Mineração de dados climáticos para previsão de geada e deficiência hídrica para as culturas do café e cana-de-açúcar para o Estado de São Paulo.

LUCIANA CORPAS BUCENE, Feagri/Unicamp; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, Feagri/Unicamp; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA.2026-07-07http://hdl.handle.net/123456789/456265este trabalho é um projeto de Doutorado da Feagri/Unicamp que está vinculado ao projeto "Desenvolvimento e Evolução de um Sistema de Monitoramento Agroclimatológico para o Estado de São Paulo", desenvolvido pela Embrapa em conjunto com o Instituto Agronômico de Campinas (IAC), ao qual se pretende adicionar novos produtos para incorporação no sistema de monitoramento, além de propor uma nova infra-estrutura para o sistema já existente e evoluções nos modelos operacionais disponíveis.p. 1-4.openAccessInteligência artificialMineração de dadosData miningGeadaDeficiência hídricaCana de açúcarCaféArtificial intelligenceSugarcaneFrostDeficit irrigationMineração de dados climáticos para previsão de geada e deficiência hídrica para as culturas do café e cana-de-açúcar para o Estado de São Paulo.Artigo em anais e proceedings