%0 Conference Proceedings
%4 dpi.inpe.br/sbsr@80/2006/11.15.15.19
%2 dpi.inpe.br/sbsr@80/2006/11.15.15.19.18
%@isbn 978-85-17-00031-7
%T Uso de árvore de decisão para predição da prevalência de esquistossomose no Estado de Minas Gerais, Brasil
%D 2007
%A Martins, Flávia de Toledo,
%A Dutra, Luciano Vieira,
%A Freitas, Corina da Costa,
%A Fonseca, Fernanda Rodrigues,
%A Souza e Guimarães, Ricardo José de Paula,
%A Moura, Ana Clara Mourão,
%A Scholte, Ronaldo Guilherme Carvalho,
%A Amaral, Ronaldo Santos,
%A Drummond, Sandra Costa,
%A Freitas, Charles Resende,
%A Carvalho, Omar dos Santos,
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Centro de Pesquisas René Rachou (FIOCRUZ-MG). Santa Casa de Misericórdia de Belo Horizonte.
%@affiliation Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). IGC. Laboratório de Geoprocessamento.
%@affiliation Centro de Pesquisas René Rachou (FIOCRUZ-MG). Santa Casa de Misericórdia de Belo Horizonte.
%@affiliation Secretaria de Vigilância em Saúde/MS
%@affiliation Secretaria de Estado de Saúde de Minas Gerais
%@affiliation Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). IGC. Laboratório de Geoprocessamento.
%@affiliation Centro de Pesquisas René Rachou (FIOCRUZ-MG)
%@electronicmailaddress flavinha@dpi.inpe.br
%@electronicmailaddress dutra@dpi.inpe.br
%@electronicmailaddress corina@dpi.inpe.br
%@electronicmailaddress ffonseca@dpi.inpe.br
%@electronicmailaddress ricardo@cpqrr.fiocruz.br
%@electronicmailaddress anaclara@ufmg.br
%@electronicmailaddress ronaldo@cpqrr.fiocruz.br
%@electronicmailaddress ronaldo.amaral@funasa.gov.br
%@electronicmailaddress sandra.drummond@saude.gov.br
%@electronicmailaddress charlesrf@ufmg.br
%@electronicmailaddress omar@cpqrr.fiocruz.br
%E Epiphanio, José Carlos Neves,
%E Galvão, Lênio Soares,
%E Fonseca, Leila Maria Garcia,
%B Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 13 (SBSR).
%C Florianópolis
%8 21-26 abr. 2007
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%J São José dos Campos
%P 2841-2848
%S Anais
%1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%K remote sensing, geographic information systems, schistosomiasis, data mining.
%X The aim of this paper is to determine the behavior pattern within data derived from remote sensing, social- economic variables and climatic variables, through the decision tree analysis by choosing the more appropriate ones to explain the prevalence of schistosomiasis in State of Minas Gerais, Brazil.
%9 Geoprocessamento: Aplicações e Modelagem Ambiental
%@language pt
%3 2841-2848.pdf