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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3TUP9NS
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2019/09.04.16.34
Última Atualização2019:09.04.16.34.48 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2019/09.04.16.34.48
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.12.30.34 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00097-3
Chave de CitaçãoCamargoSanoAlmeMura:2019:DaMiTe
TítuloData mining techniques applied to ALOS-2/PALSAR-2 satellite imagery for land use and land cover classification
FormatoInternet
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho611 KiB
2. Contextualização
Autor1 Camargo, Flávio Fortes
2 Sano, Edson Eyji
3 Almeida, Cláudia Maria de
4 Mura, José Cláudio
Grupo1
2
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Departamento Nacional de Infraestrutura de Transporte (DNIT)
2 Universidade de Brasília (UnB)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 flavio.fortes.camargo@gmail.com
2 edson.sano@gmail.com
3 almeida@dsr.inpe.br
4 jose.mura@inpe.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Sanches, Ieda DelArco
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19 (SBSR)
Localização do EventoSantos
Data14-17 abril 2019
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas399-402
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2019-11-04 10:54:59 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 12:30:34 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveMachine learning
Weka
decision tree
random forest
multilayer perceptron
ResumoThis paper proposes a workflow for the classification of synthetic aperture radar (SAR) images obtained by the ALOS-2/PALSAR-2 satellite, aiming at the land use and land cover mapping. The study area is located in the western portion of Federal District of Brazil. The presented approach combines multiresolution segmentation, object attributes, and iterative machine learning procedures. A set of 397 attributes was generated based on the amplitude images, HH and HV polarizations. These attributes were processed in the WEKA 3.8 software using the J48 decision tree, Random Forest and Multilayer Perceptron Artificial Neural Network classifiers. Classification results attained Kappa indices higher than 0.70, especially the Multilayer Perceptron Artificial Neural Network algorithm (Kappa = 0.87). This workflow demands low time processing and has potential to be reproduced for other study sites or SAR images obtained at different wavelengths.
ÁreaSRE
TipoClassificação e mineração de dados
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Data mining techniques...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Data mining techniques...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 19 > Data mining techniques...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 19 > Data mining techniques...
Arranjo 5Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 19 > Data mining techniques...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3TUP9NS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3TUP9NS
Idiomapt
Arquivo Alvo97268.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGP6W34M/3UCAT7H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 3
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TLQ6JS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.17.16.25
Última Atualização2019:07.17.16.25.38 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.17.16.25.38
Última Atualização dos Metadados2024:01.23.16.36.10 (UTC) simone
DOI10.3390/rs11131600
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoCamargoSanAlmMurAlm:2019:CoAsMa
TítuloA comparative assessment of machine-learning techniques for land use and land cover classification of the Brazilian tropical savanna using ALOS-2/PALSAR-2 polarimetric images
Ano2019
MêsJuly
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho2275 KiB
2. Contextualização
Autor1 Camargo, Flávio F.
2 Sano, Edson E.
3 Almeida, Cláudia Maria de
4 Mura, José Cláudio
5 Almeida, Tati
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHGR
ORCID1 0000-0002-8932-4081
Grupo1
2
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade de Brasília (UnB)
2 Embrapa Cerrados
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Universidade de Brasília (UnB)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 claudia.almeida@inpe.br
4 jose.mura@inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume11
Número13
Páginase1600
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2019-07-17 16:25:38 :: simone -> administrator ::
2019-07-17 16:25:39 :: administrator -> simone :: 2019
2019-07-17 16:26:49 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:16 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveSAR
polarimetry
data mining
thematic mapping
Cerrado
ResumoThis study proposes a workflow for land use and land cover (LULC) classification of Advanced Land Observing Satellite-2 (ALOS-2) Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar-2 (PALSAR-2) images of the Brazilian tropical savanna (Cerrado) biome. The following LULC classes were considered: forestlands; shrublands; grasslands; reforestations; croplands; pasturelands; bare soils/straws; urban areas; and water reservoirs. The proposed approach combines polarimetric attributes, image segmentation, and machine-learning procedures. A set of 125 attributes was generated using polarimetric ALOS-2/PALSAR-2 images, including the van Zyl, Freeman- Durden, Yamaguchi, and Cloude-Pottier target decomposition components, incoherent polarimetric parameters (biomass indices and polarization ratios), and HH-, HV-, VH-, andVV-polarized amplitude images. These attributes were classified using the Naive Bayes (NB), DT J48 (DT = decision tree), Random Forest (RF), Multilayer Perceptron (MLP), and Support Vector Machine (SVM) algorithms. The RF, MLP, and SVM classifiers presented the most accurate performances. NB and DT J48 classifiers showed a lower performance in relation to the RF, MLP, and SVM. The DT J48 classifier was the most suitable algorithm for discriminating urban areas and natural vegetation cover. The proposed workflow can be replicated for other SAR images with different acquisition modes or for other types of vegetation domains.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > A comparative assessment...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > A comparative assessment...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 17/07/2019 13:25 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3TLQ6JS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3TLQ6JS
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-11-01600.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.51.50 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasPrêmio CAPES Elsevier 2023 - ODS 15: Vida terrestre
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TP8RGE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/08.01.15.38
Última Atualização2019:11.18.11.55.51 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/08.01.15.38.45
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.42.17 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.3390/rs11131600
Chave de CitaçãoCamargoSanMurAlmAlm:2019:CoAsMa
TítuloA comparative assessment of machine-learning techniques for land use and land cover classification of the Brazilian tropical savanna using ALOS-2/PALSAR-2 polarimetric images
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho2275 KiB
2. Contextualização
Autor1 Camargo, Flávio Fortes
2 Sano, Edson Eyji
3 Mura, José Cláudio
4 Almeida, Cláudia Maria de
5 Almeida, Tati de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHGR
4 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3
Grupo1
2
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade de Brasília (UnB)
2 Universidade de Brasília (UnB)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Universidade de Brasília (UnB)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 jose.mura@inpe.br
4 claudia.almeida@inpe.br
Nome do EventoInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Localização do EventoYokohama, Japan
Data28 July - 02 Aug.
Histórico (UTC)2019-08-01 15:38:45 :: simone -> administrator ::
2019-08-02 16:31:54 :: administrator -> simone :: 2019
2019-11-18 11:55:51 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:17 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveSAR
polarimetry
data mining
thematic mapping
Cerrado
ResumoThis study proposes a workflow for land use and land cover (LULC) classification of Advanced Land Observing Satellite-2 (ALOS-2) Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar-2 (PALSAR-2) images of the Brazilian tropical savanna (Cerrado) biome. The following LULC classes were considered: forestlands; shrublands; grasslands; reforestations; croplands; pasturelands; bare soils/straws; urban areas; and water reservoirs. The proposed approach combines polarimetric attributes, image segmentation, and machine-learning procedures. A set of 125 attributes was generated using polarimetric ALOS-2/PALSAR-2 images, including the van Zyl, Freeman Durden, Yamaguchi, and CloudePottier target decomposition components, incoherent polarimetric parameters (biomass indices and polarization ratios), and HH-, HV-, VH-, and VV-polarized amplitude images. These attributes were classified using the Naive Bayes (NB), DT J48 (DT = decision tree), Random Forest (RF), Multilayer Perceptron (MLP), and Support Vector Machine (SVM) algorithms. The RF, MLP, and SVM classifiers presented the most accurate performances. NB and DT J48 classifiers showed a lower performance in relation to the RF, MLP, and SVM. The DT J48 classifier was the most suitable algorithm for discriminating urban areas and natural vegetation cover. The proposed workflow can be replicated for other SAR images with different acquisition modes or for other types of vegetation domains.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > A comparative assessment...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > A comparative assessment...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 01/08/2019 12:38 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3TP8RGE
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3TP8RGE
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-11-01600.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.51.50 7
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.43.49 2
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasPublicado na revista: Remote Sensing, v.11, 2019
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/49NEEFL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2023/08.30.10.51
Última Atualização2023:08.30.10.51.44 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2023/08.30.10.51.44
Última Atualização dos Metadados2023:09.14.01.13.45 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoSimões:2019:LaUsLa
TítuloLand use and land cover classification of satellite image time series using machine learning
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho101 KiB
2. Contextualização
AutorSimões, Rolf Ezequiel de Oliveira
GrupoCAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autorrolfsimoes@gmail.com
EditorSantos, R. D. C.
Queiroz, G. R.
Nome do EventoWorkshop de Computação Aplicada, 19 (WORCAP)
Localização do EventoSão José dos Campos, SP
Data17-19 set. 2019
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioPoster
Histórico (UTC)2023-08-30 10:51:44 :: simone -> administrator ::
2023-09-14 01:13:45 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoThe human activities are impacting the global environment and the Earth surface. Research on new technologies to assess and monitor this impact is a necessary task to improve our knowledge on Earth system dynamics. One way to understand the environmental changes is to look to land cover and land use changes. In the past few decades, the Earth surface imaging done by orbital sensors is the most consistent way to do this task globally and periodically. Nowadays, the planet is continuously monitored and a several imagery databases are open to the public community. This massive volume of spatio-temporal suggested the concept of big Earth Observation data that, associated with the recent innovations on information technologies and connectivity, increased the attention to the Earth Observation data cubes (EODC) (Strobl, 2017; Giuliani et al., 2019). More than a way to organize multidimensional data, an EODC can be viewed as a package of solutions intended to facilitate its consumption by researchers. Recently, some private and governmental initiatives by research groups and institutions worldwide are producing and delivering EODC. INPE, the National Institute for Space Research in Brazil, is working on a challenging project, organize and deliver the Brazilian Data Cube (BDC) (INPE, 2019). Here, we present a work in progress model of the BDC catalog database using the Unified Modeling Language (UML) to clarifies some concepts and propose its Entity-Relationship model. The BDC catalog database is a central component of the data cube technology. It enables the search and retrieval of its data elements and facilitates the interoperability between services and client softwares.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Land use and...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > XIX WORCAP > Land use and...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > XIX WORCAP > Land use and...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 30/08/2023 07:51 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/49NEEFL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/49NEEFL
Idiomaen
Arquivo AlvoSimoes_land.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPDW34P/49QQGM8
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2023/09.14.01.13 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 1
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition format isbn issn keywords label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/44KLMUS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2021/05.05.01.16
Última Atualização2021:09.28.17.39.53 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2021/05.05.01.16.36
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.23.15.44 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18471-TDI/3119
Chave de CitaçãoSimões:2021:LaUsLa
TítuloLand use and land cover classification of satellite image time series using machine learning
Título AlternativoClassificação de uso e cobertura da terra a partir de séries temporais de imagens de satélite usando métodos de aprendizado de máquina
CursoCAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2021
Data2021-05-12
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas65
Número de Arquivos1
Tamanho2413 KiB
2. Contextualização
AutorSimões, Rolf Ezequiel de Oliveira
BancaSantos, Rafael Duarte Coelho dos (presidente)
Camara Neto, Gilberto (orientador)
Queiroz, Gilberto Ribeiro de (orientador)
Almeida, Claudio Aparecido
Arvor, Damien
Lorena, Ana Carolina
Endereço de e-Mailrolf.simoes@inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2021-05-05 01:17:26 :: rolf.simoes@inpe.br -> pubtc@inpe.br ::
2021-05-06 19:18:10 :: pubtc@inpe.br -> rolf.simoes@inpe.br ::
2021-07-20 22:34:09 :: rolf.simoes@inpe.br -> pubtc@inpe.br ::
2021-07-21 17:11:29 :: pubtc@inpe.br -> rolf.simoes@inpe.br ::
2021-07-27 15:17:51 :: rolf.simoes@inpe.br -> pubtc@inpe.br ::
2021-12-03 18:34:58 :: pubtc@inpe.br -> simone ::
2021-12-03 18:42:06 :: simone :: -> 2021
2021-12-03 18:42:07 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-03 23:15:44 :: administrator -> :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavebig Earth observation data
satellite image time series
machine learning
land use and land cover maps
cloud computing
big data
observação da Terra
séries temporais de imagens de satélites
aprendizado de máquina
mapas de uso e cobertura da terra
computação em nuvem
ResumoHuman activities are impacting the global environment and changing the landscape of the Earth at an unprecedented pace. One way to understand and quantify the impacts of these transformations is to measure land cover and land use changes. Earth observation by orbital sensors has became the most consistent way to do this task as it reaches all globe in a periodic manner. The planet is continuously monitored and large image databases are open to the public community. Cloud computing is becoming the main choice for storage, distribution, and processing of satellite imagery. To use these data sets to understand how our planet is changing, researchers are developing software for big Earth observation data analytics. The massive volume of spatiotemporal digital assets has brought about a major computational challenge: how to design and build technologies that allow the Earth observation community to analyse big data sets? This thesis addresses this problem by proposing an open source R package called sits. The package works with satellite image time series and machine learning methods to produce land use and land cover classification in a time-first, space-later approach. Our hypothesis is that using all observed spectral values of the time series coupled with advanced statistical learning methods is a robust approach for land classification. Two case studies show that this approach produces results of high accuracy. The first was conducted in Mato Grosso State, Brazil, for years 2001-2017. The second was conducted in Cerrado biome for the year 2018. These study areas comprise some of the worlds most dynamic agricultural frontiers. To show how to access collections of satellite images, we also present the rstac R package. This package allows sits to connect to different imagery repositories on the cloud. RESUMO: As atividades humanas estão impactando o meio ambiente global e mudando a paisagem da Terra a um ritmo sem precedentes. Uma maneira de entender e quantificar os impactos destes transformações é olhar para a cobertura e as mudanças de uso do solo. Nas últimas décadas, imagens de satélite sensores orbitais tornaram-se a maneira mais consistente de faze-lo. Atualmente, o planeta é continuamente monitorado e várias bases de dados de imagens estão abertas à comunidade científica. Para armazenar, distribuição e processar essas imagens, a principal escolha é o uso de computação em nuvem. Esse enorme volume de dados trouxe um desafio computacional: como projetar e construir tecnologias que permitam à comunidade de observação da Terra analisar grandes conjuntos de dados? Esta tese contribui para resolver esse desafio científico ao propor um pacote R de código aberto chamado sits . O software usa séries temporais de imagens de satélite e métodos de aprendizagem de máquinas para produzir a classificação de uso e cobertura da Terra em uma abordagem time-first, space-later. Nossa hipótese é a de que usar séries temporais juntamente com métodos avançados de aprendizagem de máquina é uma abordagem robusta para a classificação do uso e cobertura da terra. Mostramos no trabalho que esta abordagem produz mapas de uso e cobertura da Terra com boa precisão através de dois estudos de caso. O primeiro foi realizado no estado do Mato Grosso, Brasil, para o período 2001-2017. O segundo no bioma brasileiro do Cerrado para o ano de 2018. Nessas áreas de estudo estão localizas algumas das fronteiras agrícolas mais dinâmicas do mundo. Além disso, apresentamos o pacote rstac desenvolvido e integrado no sits que nos permitiu conectar a diferentes repositórios de imagens na nuvem.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Land use and...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Land use and...
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Conteúdo da Pasta source
originais/@4primeirasPaginas.pdf 28/09/2021 14:20 412.4 KiB 
originais/DEFESA FINAL DE TESE DE ROLF EZEQUIEL DE OLIVEIRA SIMÕES - CAP.pdf 28/07/2021 11:34 60.8 KiB 
originais/Thesis_Rolf_Simoes_INPE_v4.pdf 03/08/2021 15:17 2.0 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
autorizacao.pdf 28/09/2021 14:39 323.9 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/44KLMUS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/44KLMUS
Idiomaen
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriospubtc@inpe.br
rolf.simoes@inpe.br
simone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPCW/46KUES5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 2
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaResumo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGPDW34P/47SCQ72
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16c/2022/10.26.12.45
Última Atualização2022:10.26.12.45.07 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m16c/2022/10.26.12.45.07
Última Atualização dos Metadados2023:01.19.20.28.34 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoMiranda:2022:PiClLa
TítuloAl4LUC method: pixel-based classification of land use and land cover based on a large dataset of satellite images
FormatoOn-line
Ano2022
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho34 KiB
2. Contextualização
AutorMiranda, Mateus de Souza
GrupoCAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autormateus.miranda@inpe.br
EditorSantos, Rafael Duarte Coelho dos
Calheiros, Alan James Peixoto
Queiroz, Gilberto Ribeiro de
Shiguemori, Elcio Hideiti
Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli
Korting, Thales Sehn
Júnior, Valdivino Alexandre de Santiago
Nome do EventoWorkshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 22 (WORCAP)
Localização do EventoSão José dos Campos
Data12-16 set. 2022
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroResumos
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2022-10-26 12:45:18 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:50:05 :: administrator -> simone :: 2022
2023-01-03 23:03:32 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-19 20:28:34 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoThe Cerrado Biome is known mainly for the biodiversity of fauna and flora, as well as for its agricultural potential. Its varied landscapes of land cover and use are studied in order to understand social, economic and environmental aspects. Thus, the Remote Sensing community has used satellite images with high spatial resolution to monitor and map these activities. In view of the volume of satellite images needed to cover the extent of the biome, Deep Learning techniques are adequate and important to process them, due to generalization capability of machine learning. Indeed, to label a type of vegetation, the context and the dynamics must be considered. Therefore, this dissertation proposal consists of developing a method to classify the types of use and coverage in the Cerrado, at the pixel level, using Convolutional Neural Networks of Deep Learning. Called LUCai, term attributed to the definition of Land Use and Land Cover in the Cerrado by the Deep Learning method, is constituted especially in the integration of two deep networks, the first to classify images by its context, while the second, pixel by pixel; the region of interest corresponds to approximately 44% of the total extension of the Cerrado, whose data correspond to the images produced by the WPM camera of the CBERS-4A satellite, in the period of February of 2020 to February 2022. Wherefore, the networks will be applied to the voluminous dataset of multispectral images with high spatial resolution. The evaluation of the performance of the models will be given by the metrics Accuracy and F1-Score, and by comparison to other methods presented in the literature.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Al4LUC method: pixel-based...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > XXII WORCAP > Al4LUC method: pixel-based...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > XXII WORCAP > Al4LUC method: pixel-based...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34P/47SCQ72
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34P/47SCQ72
Idiomapt
Arquivo AlvoAI4LUC METHOD.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.03
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPCW/46KUES5
8JMKD3MGPDW34P/47TNA9P
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2022/11.03.20.14 8
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GP35U
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.23.22
Última Atualização2015:10.28.11.00.21 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.23.22.14
Última Atualização dos Metadados2022:03.27.03.59.30 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-5480-PRE/1779
Rótulo6521
Chave de CitaçãoBarros:1992:SaImEx
TítuloSatellite imagery and exogenous data interation by neural network in automatic land-cover classification
Ano1992
Data Secundária19930202
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho1006 KiB
2. Contextualização
AutorBarros, Maria Suelena Santiago
GrupoNCO-INPE-MCT-BR
Nome do EventoInternational Society for Optical Engineering.
Localização do EventoWashigton, USA
DataJuly 1992
OrganizaçãoIPIE
Histórico (UTC)2008-06-09 20:07:50 :: administrator -> jefferson ::
2010-07-07 18:50:16 :: jefferson -> administrator ::
2015-05-22 14:18:03 :: administrator -> marciana :: 1992
2015-10-28 11:00:21 :: marciana -> administrator :: 1992
2022-03-27 03:59:30 :: administrator -> marciana :: 1992
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoCertainly data integration for classification requires a non-linear system to associate satellite imagery with exogenous imagery. In this study we present some results of a Neural Network based methodology to provide land-cover classifications. Two approaches are investigated: a)The Monolithic Integration: all required registred images are the inputs of only one Back-Error Propagation (BEP)network. The network is trained on purpose to get the final classification. b)The class-distributed integration: for each class a specific network learns from all sattelite imageries its class characteristics. In both approachs, topographic mapping is taken into account as exogenous data.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção até 2016 > NCO > Satellite imagery and...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GP35U
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GP35U
Arquivo AlvoINPE 5480.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46JM89L
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format isbn issn keywords language lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZGivnK2Y/R9AoL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/08.14.17.58   (acesso restrito)
Última Atualização2015:09.09.16.30.41 (UTC) rosemary@crn.inpe.br
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/08.14.17.58.02
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.03.57.38 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Rótuloself-archiving-INPE-MCTI-GOV-BR
Chave de CitaçãoBarrosNowoAmor:1993:InBaNe
TítuloOn Initialization of Backpropagation Neural Networks for Land Cover Classification Using Satellite Imageries
Ano1993
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho156 KiB
2. Contextualização
Autor1 Barros, Maria Suelena Santiago
2 Nowosad, Alexandre Guirland
3 Amorim, Maria Conceicao de Andrade
Grupo1 CRN-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mailrosemary@crn.inpe.br
Nome do EventoInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium, (IGARSS).
Localização do EventoTokyo, Japan
Páginas902-904
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2007-08-14 17:58:02 :: rosemary@crn.inpe.br -> administrator ::
2015-05-21 17:25:18 :: administrator -> rosemary@crn.inpe.br :: 1993
2015-09-09 16:30:41 :: rosemary@crn.inpe.br -> administrator :: 1993
2018-06-05 03:57:38 :: administrator -> rosemary@crn.inpe.br :: 1993
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveNeural networks
Backscaterring
Land cover
Satellite imagery
REMOTE SENSING
ResumoThe use of feedback in Back Propagation Neural networks satellite imagery landcover classification is investigated. Two networks are used and the described method can be considered as a discrete-time stochastic evolutionary process. The input to the process is an imagery pair plus the set of a l l weights of the last step's final configuration. The final answer would be a subset of weights corresponding to one of the networks.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CRCRN > On Initialization of...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriosadministrator
rosemary@crn.inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EUAPES
Acervo Hospedeirolcp.inpe.br/ignes/2004/02.12.18.39
cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory date descriptionlevel dissemination doi edition editor electronicmailaddress format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)rosemary@crn.inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositóriocptec.inpe.br/walmeida/2004/12.02.15.29   (acesso restrito)
Última Atualização2004:12.02.02.00.00 (UTC) administrator
Repositório de Metadadoscptec.inpe.br/walmeida/2004/12.02.15.29.51
Última Atualização dos Metadados2021:02.10.19.04.41 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-11627-PRE/7008
Chave de CitaçãoBarrosNowoAndr:1993:InBaPr
TítuloOn initialization of back propagation neural networks for land cover classification using satellite imageries.
FormatoPapel, On-line.
Ano1993
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho113 KiB
2. Contextualização
Autor1 Barros, Maria Suelena Santiago
2 Nowosad, Alexandre Guirland
3 Andrade Amorin, Maria Conceição de
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHRQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGGN
Grupo1 DMD-INPE-MCT-BR
Endereço de e-Mailalex@cptec.inpe.br
Nome do EventoGeoscience and Remote Sensing Symposium, 1993. IGARSS.
Localização do EventoTokyo , Japan
Data18-21 Aug 1993
Volume2
Páginas902-904
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2004-12-02 17:31:13 :: jefferson -> administrator ::
2021-02-10 19:04:41 :: administrator -> marciana :: 1993
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoThe use of feedback in back propagation neural networks satellite imagery land cover classification is investigated. Two networks are used and the described method can be considered as a discrete-time stochastic evolutionary process. The input to the process is an imagery pair plus the set of all weights of the last step's final configuration. The final answer would be a subset of weights corresponding to one of the networks
ÁreaMET
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoOn initialization_nowosad.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
jefferson
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition editor electronicmailaddress identifier isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/3BTG8GB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.18.17.30
Última Atualização2012:05.18.17.30.10 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.18.17.30.10
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.55.42 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00059-1
Chave de CitaçãoReveshtyRabe:2012:ZaCi
TítuloThe object-based approach for urban land use classification using high resolution satellite imagery (A case study: Zanjan city)
FormatoOn-line.
Ano2012
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho858 KiB
2. Contextualização
Autor1 Reveshty, Mohsen Ahadnejad
2 Rabet, Ali Reza
Endereço de e-Mail do Autor1 ahadnejad@gmail.com
2 rabet2001iran@yahoo.com
EditorFeitosa, Raul Queiroz
Costa, Gilson Alexandre Ostwald Pedro da
Almeida, Cláudia Maria de
Fonseca, Leila Maria Garcia
Kux, Hermann Johann Heinrich
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoInternational Conference on Geographic Object-Based Image Analysis, 4 (GEOBIA).
Localização do EventoRio de Janeiro
DataMay 7-9, 2012
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas678-682
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2012-05-18 17:30:10 :: wanderf@dsr.inpe.br -> administrator ::
2012-05-30 13:46:26 :: administrator -> wanderf@dsr.inpe.br :: 2012
2012-06-01 15:12:45 :: wanderf@dsr.inpe.br -> marciana :: 2012
2012-06-12 14:28:26 :: marciana -> seki@dsr.inpe.br :: 2012
2012-06-13 15:55:32 :: seki@dsr.inpe.br -> marciana :: 2012
2012-06-14 15:03:57 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-04 03:55:42 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveZanjan
Urban Land use
object-base
Quick-Bird Images
ResumoUrban land use maps is one of most important data for urban planner in the planning process that its production by using traditional methods need to high cost and times. Currently, urban land-use mapping is still largely based on visual interpretation using aerial photographs or satellite images, owing to the complexity of urban patterns and the lack of tools for automatic solutions. Instead, object-oriented methods can be image segmentation based on the spectral characteristics, form, texture, and relationships between phenomena that result in a hierarchy of classes in the classification of land use; especially urban land use. In this study segmentation and hierarchical classification approach based on spatial frequency characteristics applied to Quick-Bird multispectral satellite data for urban main land use classification in northern part of Zanjan city. The results shows that residential, green space, main building such as commercial and sports area and water body has been classified more than 81% overall accuracy.
ÁreaSRE
TipoUrban Applications
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3BTG8GB
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/3BTG8GB
Idiomaen
Arquivo Alvo041.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
wanderf@dsr.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn label lineage mark nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark tertiarytype url versiontype volume