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7 referências similares encontradas (inclusive a original) buscando em 22 dentre 22 Arquivos.
Data e hora local de busca: 16/05/2024 07:19.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3TUPDES
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2019/09.04.17.19
Última Atualização2019:09.04.17.19.55 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2019/09.04.17.19.55
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.12.30.34 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00097-3
Chave de CitaçãoBragaSantFrei:2019:DiEsAp
TítuloDistância estocástica aplicada à integração de dados Landsat5/TM e Radarsat-2 para classificação de imagens em classes mistas
FormatoInternet
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1043 KiB
2. Contextualização
Autor1 Braga, Bruna Cristina
2 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
3 Freitas, Corina da Costa
Grupo1 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 bruna.braga@inpe.br
2 sidnei.santanna@inpe.br
3 corina.freitas@gmail.com
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
Páginas903-906
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2019-11-01 13:42:38 :: 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-ChaveClassificação multifonte
distâncias estocásticas
imagem óptica
imagem SAR
cenário Fuzzy
Multisource classification
stochastic distances
optical image
SAR image
Fuzzy scenario
ResumoNeste trabalho é gerada e analisada uma classificação multifonte baseada em um novo método de integração de dados classificados denominado Metodologia Multifonte. Este método é aplicado a duas imagens provenientes de sensores distintos por meio da construção do Cenário de classificação Fuzzy. Este Cenário é constituído por uma imagem classificada em classes mistas e uma imagem de confiabilidade. Com o objetivo de verificar a efetividade do método, imagens Radarsat-2 e Landsat5/TM foram utilizadas. Os indicadores utilizados foram os valores de acurácia por classe obtidos nas classificações. Os resultados revelaram uma classificação em classes mistas com alta confiabilidade e altos valores de acurácia por classe, representando aumentos de 39% a 254% em relação as acurácias individuais. ABSTRACT: In this paper, a multisource classification based on a new classified data integration method called "Multisource Methodology" is generated and analyzed. This method is applied to two images derived from different sensors by means of a Fuzzy classification scenario construction. A mixed classes classified image and a reliability image compose this scenario. In order to verify the effectiveness of the multisource method, Radarsat-2 and Landsat5/ TM images were used. The accuracy values per class obtained by individual classifications and multisource classification were used as indicators. The results revealed a mixed classes classification with high reliability and high values of accuracy per class, representing increases of 39% to 254% in relation to individual occurrences.
ÁreaSRE
TipoClassificação e mineração de dados
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Distância estocástica aplicada...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 19 > Distância estocástica aplicada...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 19 > Distância estocástica aplicada...
Arranjo 4Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 19 > Distância estocástica aplicada...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3TUPDES
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3TUPDES
Idiomapt
Arquivo Alvo97274.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
8JMKD3MGP6W34M/3UCAT7H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
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 Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositóriodpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.15.12
Última Atualização2009:03.30.21.02.42 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.15.12.44
Última Atualização dos Metadados2022:07.07.03.46.40 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-15991-PRE/10600
ISBN978-85-17-00044-7
Chave de CitaçãoPradoMaHaTaAlSh:2009:SeClOr
TítuloSegmentação e classificação orientada a objeto de imagens ALOS/PALSAR para a identificação de classes de cobertura da terra na Amazônia
FormatoDVD, On-line.
Ano2009
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho912 KiB
2. Contextualização
Autor1 Prado, Bruno Rodrigues do
2 Martins, Vagner Azarias
3 Hayakawa, Ericson Hideki
4 Tavares Júnior, João Batista
5 Almeida Filho, Raimundo
6 Shimabukuro, Yosio Edemir
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JJ4Q
6 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
4
5 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
6 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE
4 Universidade Federal do Paraná - UFPR
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE
Endereço de e-Mail do Autor1 prado@dsr.inpe.br
2 vagner@dsr.inpe.br
3 ericson@dsr.inpe.br
4 joaotavaresjunior@yahoo.com.br
5 rai@dsr.inpe.br
6 yosio@dsr.inpe.br
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Endereço de e-Maillise@dpi.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 14 (SBSR)
Localização do EventoNatal
Data25-30 abr. 2009
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas7401-7408
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioArtigo
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2008-11-17 15:12:44 :: prado@dsr.inpe.br -> lise@dpi.inpe.br ::
2008-12-09 16:54:35 :: lise@dpi.inpe.br -> sbsr ::
2008-12-15 19:52:16 :: sbsr -> administrator ::
2009-05-28 13:00:11 :: administrator -> lise@dpi.inpe.br ::
2009-06-09 19:31:41 :: lise@dpi.inpe.br -> marciana ::
2009-06-22 13:55:18 :: marciana -> erich@sid.inpe.br ::
2009-06-26 14:25:11 :: erich@sid.inpe.br -> administrator ::
2009-08-05 01:56:02 :: administrator -> erich@sid.inpe.br ::
2010-05-14 02:40:34 :: erich@sid.inpe.br -> marciana ::
2011-02-16 14:17:06 :: marciana -> administrator :: 2009
2022-07-07 03:46:40 :: administrator -> :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveamplitude data
L band
tropical forest
synthetic aperture radar
dados de amplitude
banda L
floresta tropical
radar de abertura sintética
ResumoCurrently the microwave remote sensing for monitoring the environment has been gaining much attention. The main goal of this research is to apply the object oriented classification in L-band synthetic aperture radar (SAR) data for mapping and quantifying the following land cover/land use classes: Primary Forest, Degraded Forest (degraded and secondary forest), Bare Soil and Agriculture (agriculture and pasture). Monitoring land cover and land use is important for tropical environment and is necessary to know the land use patterns and to identify the agents of change. A polarimetric scene of ALOS/PALSAR (FBD, 1.5 level), acquired on August 21, 2006, was used in this work. Gamma speckle filtering method (window 5x5) was applied to the radar data in the amplitude image format. The object oriented classification was carried out using Definiens eCognition software. Multiresolution segmentation and boolean logic based classification are the main key process. The study area covers the municipality of Cláudia, located in the north region of Mato Grosso state, Brazilian Amazon. PRODES, DETER, and Landsat Thematic Mapper (TM) data covering the study area were used to evaluate the performance of the classification. The confusion matrix was used to assess the classification accuracy using Kappa coefficient of agreement and overall accuracy. Initial results indicate that, no phase considered, the cross-polarized (horizontal - vertical) image can improve the distinction between land cover/land use classes, especially primary forest, degraded (recently deforested areas), and secondary forest.
ÁreaSRE
TipoRadar: Pesquisa, Desenvolvimento e Aplicações
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Segmentação e classificação...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Segmentação e classificação...
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Conteúdo da Pasta source
SBSR_SegmentationDefines_22.pdf 17/11/2008 13:12 791.4 KiB 
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.15.12
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.15.12
Idiomapt
Arquivo Alvo7401-7408.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
prado@dsr.inpe.br
lise@dpi.inpe.br
marciana
erich@sid.inpe.br
administrator
Grupo de Leitoresadministrator
prado@dsr.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/marte1@80/2009/05.26.17.02
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/netuno@1905/2006/07.17.20.18
dpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30
6. Notas
Nota1
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition identifier issn label lineage nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark url versiontype volume

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositórioltid.inpe.br/sbsr/2002/11.18.00.34
Última Atualização2003:10.22.11.23.00 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosltid.inpe.br/sbsr/2002/11.18.00.34.43
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.02.41.54 (UTC) administrator
ISBN85-17-00017-X
Chave de CitaçãoSantosOhatQuin:2003:ApDeCl
TítuloA análise bayesiana na classificação supervisonada de imagens: aplicação na determinação de classes de uso do solo (Mogi das Cruzes-SP)
FormatoCD-ROM, Online.
Ano2003
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioCN
Número de Arquivos1
Tamanho151 KiB
2. Contextualização
Autor1 Santos, Rosângela Leal
2 Ohata, Arlete Tieko
3 Quintanilha, José Alberto
Afiliação1 Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP). PTR. Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS). Departamento de Tecnologia (DTEC).
2 Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP). PTR.
3 Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP). PTR.
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Fonseca, Leila Maria Garcia
Endereço de e-Mailrosaleal@usp.br, arlete.ohata@poli.usp.br, jaquinta@usp.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 11 (SBSR).
Localização do EventoBelo Horizonte
Data5-10 abr. 2003
Editora (Publisher)INPE
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas2119 - 2122
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Histórico (UTC)2009-06-03 15:17:44 :: administrator -> vinicius ::
2009-06-30 14:04:27 :: vinicius -> erich@sid.inpe.br ::
2009-07-14 17:13:26 :: erich@sid.inpe.br -> administrator ::
2010-05-12 04:30:11 :: administrator -> erich@sid.inpe.br ::
2010-05-14 02:53:12 :: erich@sid.inpe.br -> marciana ::
2011-02-16 13:53:10 :: marciana -> administrator :: 2003
2018-06-06 02:41:54 :: administrator -> :: 2003
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveBayesian classification
remote sensing
image processing
land use
ResumoThis article describes an application using bayesian classification algorithms to determine land use classes. In this research was used BAYCLAS, BELCLAS and Dempster-Shafer modificaded algorithms to process LANDSAT 7-TM image satellite, inplemented algoritms in IDRISI 32 software. We made a analysis between them observing with one has better performance to recognize different patterns and to discriminate most clearly as possible the land use classes. With these elements analyzed we will define a methodology to apply in a role area.
ÁreaSRE
TipoProcessamento de Imagens Digitais / Digital Image Processing
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/ltid.inpe.br/sbsr/2002/11.18.00.34
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/ltid.inpe.br/sbsr/2002/11.18.00.34
Idiomapt
Arquivo Alvo15_363.pdf
Grupo de Usuárioserich@sid.inpe.br
administrator
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/marte@80/2007/10.17.19.59
Divulgação<E>
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel documentstage doi edition electronicmailaddress group identifier issn label lineage mark nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3L69B5L
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/02.11.15.57
Última Atualização2016:02.11.15.57.33 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/02.11.15.57.33
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.14.40 (UTC) administrator
ISSN0102-3888
Rótuloself-archiving-INPE-MCTI-GOV-BR
Chave de CitaçãoPereiraRennSilvFerr:2012:ClCoTe
TítuloClassificação da cobertura da terra na Amazônia com base em imagens de satélite e caracterização das classes com relação à superfície do terreno
Ano2012
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho915 KiB
2. Contextualização
Autor1 Pereira, Jorge Luis Gavina
2 Rennó, Camilo Daleles
3 Silveira, Orlando Tobias
4 Ferreira, Leandro Valle
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGN2
Grupo1
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Museu Paraense Emílio Goeldi (MPEG)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Museu Paraense Emílio Goeldi (MPEG)
4 Museu Paraense Emílio Goeldi (MPEG)
Endereço de e-Mailcamilo@dpi.inpe.br
RevistaGeografia (Londrina)
Volume21
Número3
Páginas115-132
Nota SecundáriaB5_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B5_ENGENHARIAS_I B5_GEOCIÊNCIAS B3_GEOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR B5_SAÚDE_COLETIVA B5_SOCIOLOGIA
Histórico (UTC)2016-02-11 15:57:33 :: camilo@dpi.inpe.br -> administrator ::
2018-06-04 03:14:40 :: administrator -> camilo@dpi.inpe.br :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Classificação da cobertura...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 11/02/2016 13:57 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3L69B5L
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34P/3L69B5L
Idiomapt
Arquivo Alvo12294-71578-1-PB.pdf
Grupo de Usuárioscamilo@dpi.inpe.br
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.42 10
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosabstract alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format isbn keywords lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarytype session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)camilo@dpi.inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaResumo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/3HBQPKS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18/2014/11.04.17.11.21
Última Atualização2014:11.04.17.11.21 (UTC) marcelo.pazos@inpe.br
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18/2014/11.04.17.11.22
Última Atualização dos Metadados2023:08.16.17.49.33 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoParreiraDutrPant:2014:EsCoCl
TítuloUm estudo de combinação de classificações de imagens de sensoriamento remoto utilizando pares de classes
FormatoOn-line
Ano2014
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho264 KiB
2. Contextualização
Autor1 Parreira, Michelle de Oliveira
2 Dutra, Luciano Vieira
3 Pantaleão, Eliana
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA
Grupo1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
EditorSantiago Júnior, Valdivino Alexandre de
Ferreira, Karine Reis
Endereço de e-Mailadelsud6@gmail.com
Nome do EventoWorkshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 14 (WORCAP).
Localização do EventoSão José dos Campos
Data12-13 nov. 2014
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroResumos
Tipo TerciárioPôster
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2014-11-04 17:11:22 :: adelsud6@gmail.com -> administrator ::
2014-11-05 09:19:00 :: administrator -> adelsud6@gmail.com :: 2014
2014-11-07 20:15:51 :: adelsud6@gmail.com -> administrator :: 2014
2016-07-03 20:16:22 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
2016-10-14 18:27:39 :: marcelo.pazos@inpe.br -> administrator :: 2014
2023-08-16 17:49:33 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavecombinação de classificações
par de classes
sensoriamento remoto
ResumoOs procedimentos tradicionais de classificação de imagens em sensoriamento remoto utilizam o conceito de classificação competitiva. Escolhe-se a classificação com melhores resultados dentre as métricas avaliadas. O problema desse procedimento é a perda de informação para alguma classe ao escolher apenas um classificador, pois cada classificador gera erro amostral diferente. Este trabalho apresenta a primeira parte do desenvolvimento de um novo Sistema Classificador, denominado Parreira. Ele combina os resultados de classificadores a fim de analisar a discriminabilidade de pares de classes. A partir de uma imagem, um conjunto de classes e suas ROIs de treino, o sistema gera todas as possíveis combinações de pares das classes. Através da distância JM, seleciona os três atributos que permitem maior discriminalidade entre cada par de classes e realiza a classificação de cada par. Nesta pesquisa, foi utilizado para teste apenas o classificador por Máxima Verossimilhança, em único nível hierárquico. A classificação resultante é feita tomando as classes que mais vezes foram identificadas pelo classificador dentro dos subconjuntos de pares de classes. As classificações por par de classes apresentaram melhor separabilidade em relação a uma classificação com todas as classes ao mesmo tempo. Ainda será estudado se este resultado é válido ou representa a impossibilidade de classificar corretamente os pixels pertencentes às classes não envolvidas no par da classificação.
ÁreaINFO
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > WORCAP 14 > Um estudo de...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > WORCAP 14 > Um estudo de...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > WORCAP 14 > Um estudo de...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Um estudo de...
Arranjo 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Um estudo de...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 04/11/2014 15:11 0.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3HBQPKS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/3HBQPKS
Idiomapt
Arquivo Alvoworcap2014_submission_33.pdf
Grupo de Usuáriosadelsud6@gmail.com
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP8W/3HC3BQL
8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m18/2014/11.05.23.36 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.50 1
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 doi edition electronicmailaddress isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Última Atualização dos Metadados2022:11.09.02.43.26 (UTC) gerald.banon
Chave de CitaçãoAguiar:1991:UtAtDe
TítuloUtilização de atributos derivados de proporções de classes dentro de um elemento de resolução de imagem ("pixel") na classificação multiespectral de imagens de sensoriamento remoto
Ano1991
DataJune
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseMasters Thesis
2. Contextualização
AutorAguiar, Ana Paula Dutra
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
CidadeSão José dos Campos
NúmeroINPE-5306-TDI/456
Histórico (UTC)2015-11-03 13:12:00 :: banon -> gerald.banon ::
2022-11-09 02:43:26 :: gerald.banon -> ::
3. Conteúdo e estrutura
Estágio do Conteúdoconcluido
Palavras-Chavereconhecimento de padrões
<itapeva (sp)><mogi-guacu>
classificação automática
modelo linear de mistura
mapeador temático (landsat)
satélites landsat
máxima verossimilhança
uso da terra
land use
pixels
spectral energy distribution
targets
maximum likelihood estimates
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4. Condições de acesso e uso
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaBiblioteca INPE
5. Fontes relacionadas
Repositório de Banco de Dadosdpi.inpe.br/banon/1995/09.18.18.50
6. Notas
Campos Vaziosabstract academicdepartment affiliation alternatetitle archivingpolicy archivist area callnumber committee contenttype copyright course creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress electronicmailaddress format group holdercode identifier isbn issn label language lineage mark mirrorrepository nextedition nexthigherunit notes numberoffiles numberofpages orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype url usergroup versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNVHb
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.22.20.21
Última Atualização2013:02.14.16.06.59 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.22.20.36
Última Atualização dos Metadados2019:03.01.14.12.47 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE-5306-TDI/456
Rótulo1406
Chave de CitaçãoAguiar:1991:UtAtDe
TítuloUtilização de atributos derivados de proporções de classes dentro de um elemento de resolução de imagem ("pixel") na classificação multiespectral de imagens de sensoriamento remoto
Título AlternativoUse of features derives from class proportions in a pixel for the multispectral classification of remote sensing images
CursoSER-SPG-INPE-BR
Ano1991
Data Secundária19920916
Data1991-04-26
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas227
Número de Arquivos1
Tamanho6440 KiB
2. Contextualização
AutorAguiar, Ana Paula Dutra de
GrupoSER-SPG-INPE-BR
BancaMascarenhas, Nelson Delfino d'Ávila (presidente/orientador)
Shimabukuro, Yosio Edemir (orientador)
Haertel, Vitor Francisco de Araújo
Banon, Gerald Jean Francis
Endereço de e-Mailpubtc@inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSao Jose dos Campos
Histórico (UTC)2005-07-19 22:20:37 :: administrator -> jefferson ::
2007-01-17 17:25:35 :: jefferson -> Malu ::
2007-02-12 16:22:11 :: Malu -> jefferson ::
2007-02-13 14:24:56 :: jefferson -> administrator ::
2007-02-16 20:02:38 :: administrator -> Malu ::
2007-02-16 20:14:20 :: Malu -> jefferson ::
2008-09-16 17:19:30 :: jefferson -> administrator ::
2009-07-08 19:34:31 :: administrator -> jefferson ::
2010-07-07 18:49:51 :: jefferson -> marciana ::
2012-02-07 16:56:44 :: marciana -> administrator :: 1991
2013-01-11 12:07:01 :: administrator -> luis.cpv@hotmail.com :: 1991
2013-02-14 16:15:27 :: luis.cpv@hotmail.com -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 1991
2013-02-14 17:00:57 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 1991
2019-03-01 14:07:02 :: administrator -> simone :: 1991
2019-03-01 14:12:47 :: simone -> :: 1991
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavereconhecimento de padrões
Itapeva (SP) Mogi-Guaçú
classificação automática
modelo linear de mistura
mapeador temático (LANDSAT)
satélites LANDSAT
máxima verossimilhança
uso da terra
land use
pixels
spectral energy distribution
targets
maximum likelihood estimates
ResumoA energia espectral captada por instrumentos de Sensoriamento Remoto e a integração, denominada mistura, da energia espectral refletida ou emitida por todos os objetos, denominados componentes primários da mistura, contidos no elemento de cena. As classes de uso do solo presentes em uma cena podem ser descritos em termos das proporções destes componentes, especialmente para alvos florestais. O objetivo desta dissertação é analisar o efeito obtido no processo de classificação automática quando utilizadas bandas sintéticas derivadas das proporções dos componentes em cada pixel. E adotado um Modelo Linear de Mistura e empregados os métodos de Mínimos Quadrados com Restrições e mínimos Quadrados Ponderado para estimar as proporções. As imagens utilizadas (LANDSAT TM) referem-se a duas áreas de reflorestamento, denominadas "ITAPEVA" e "MOGI GUAÇU". A análise do processo de classificação baseia-se no algoritmo de Maxima Verossimilhança, sob hipótese gaussiana, e em métodos de redução da dimensão do espaço de atributos frequentemente empregados em Sensoriamento Remoto. Os resultados obtidos mostram que a partir de conjuntos substitutos de atributos (formados pela adição de bandas sintéticas as originais ou somente pelas bandas sinéticas) obtém-se, de modo geral, uma maior compactação de atributos pelas transformações de Componentes Principais e Análise Canônica. Contudo, não se obteve melhoria significativa nas estimativas de desempenho médio e nos valores de Distancia J-M entre as classes. No entanto, a análise qualitativa das imagens temáticas forneceu importantes resultados: a) para as cenas analisadas, concluiu-se que não se deve utilizar conjuntos substitutos formados pela adição de bandas sintéticas as originais; b) os melhores resultados são obtidos pela utilização somente das bandas sintéticas, desde que estas sejam geradas a partir de componentes que representam de forma adequada as classes da cena e cujas proporções indiquem diferenças estruturais dos alvos. Constata-se, desta forma, a importância da sombra como componente primário para alvos florestais. Utilizar somente bandas sintéticas pode ser visto como um método de redução da dimensão do espaço de atributos comparável aos métodos usualmente empregados em Sensoriamento Remoto. As bandas sintéticas podem também ser úteis para interpretação visual, pois, além do excelente efeito visual obtido pela sua composição colorida, sua informações representam conceitos físicos (proporções) mais facilmente assimiláveis do que as assinaturas espectrais das classes. ABSTRACT: The spectral energy collected by the Remote Sensing instrumentation is the integration, called mixture, of the energy reflected or emmited by the objects, called primary components of the mixture, contained in a picture element. The land use classes in a scene can be described in terms of these components proportions, specially for forest targets. The objective of this issertation is to analyze the effect obtained in the automatic classification process when utilizing synthetic bands derived from components proportions in each pixel. A Linear Mixing Model is adopted and the estimated proportions are obtained by the use of the Constrained Least Squares and weighted Least Squares methods. The Landsat TM images used for the tests correspond to two reforested areas denominated "ITAPEVA" and "MOGI-GUAU". The analysis of the classification process is based on the Maximum Likelihood Algorithm using the gaussian hypothesis, and on methods of dimensionality reduction frequently employed in Remote Sensing. The obtained results show that, in general, by using a substitute attribute set (formed by the addition of the synthetic bands to the originals or only by the synthetic bands), a greater compression performance under the Principal Components and Canonical Analysis transformations is obtained. However, not significant improvement in the estimation of the average performance nor in the J-M Distance values between classes was obtained. In spite of this fact, the qualitative analysis of the thematic images provided important results: a) for the analyzed images it is possible to conclude that one should not use the substitute set composed by the addition of the synthetic bands to the originals; b) the best results are obtained by utilizing the synthetic bands only, provided that they are generated from the components which adequately represent classes in the scene and such that their proportions indicate the target structural differences. One observes, in this way, the importance of shade as a primary component for forest targets. The use of the synthetic bands only can be seen as a method for reducing the feature space comparable to the methods usually employed in Remote Sensing. The synthetic bands can also be useful for manual interpretation, due to their excellent visual effect produced by colour composites and also because their information represents physical concepts (proportions) easier assimilated than the classes spectral signatures.
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autorizacao.pdf 05/02/2013 16:19 312.9 KiB 
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URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNVHb
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNVHb
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
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marcelo.pazos@inpe.br
pubtc@inpe.br
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