LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA.2026-07-07http://hdl.handle.net/123456789/454054O crescente armazenamentos de dados com características temporais desafia os pesquisadores a elaborar algoritmos eficientes para a descoberta de conhecimento. A mineração de dados, por meio da descoberta de padrões seqüenciais, contribui para o entendimento de ocorrência de fenômenos que possuam um ciclo não conhecido. Neste trabalho, foram analisados dados referentes à altura do Rio Paraguai de uma série histórica centenária. Utilizou-se a técnica SAX para redução da dimensionalidade e representação simbólica dos dados. Por meio do algoritmo GeneralizedSequentialPatterns, as seqüências mais freqüentes encontradas explicaram a periodicidades transitórias e permanentes do ciclo hidrológico do Rio Paraguai. Como validação da técnica SAX, utilizou-se índices de reflectância advindos da banda 3 A (infra-vermelho próximo) de imagens AVHRR-NOOA. Os resultados nas duas metodologias identificaram similarmente períodos de cheia e estiagem no período de 2004 a 2006.GeoPantanal 2009.p. 323-332.openAccessMineração de dadosPadrões seqüenciaisSéries temporaisSérie histórica do rio ParaguaiMétodo SAXData miningSequential patternsTemporal seriesArtigo em anais e proceedings