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11º WETE

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Palavras-Chave	(*)
Resumo	(*)	In recent years, analysis of time series extracted from Earth observation satellite images has been widely used to produce land use and cover information. In time series analysis, clustering is a common technique performed to discover patterns on data sets. Self-Organizing Maps (SOM) neural network is a suitable method for such task. However, a critical limitation of SOM is that its map structure size must be predetermined. This limitation has been addressed by Growing SOM method. This paper presents an ongoing work on evaluating Growing SOM for Earth observation satellite image time series clustering.
Linha PG-ETE	(*)
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