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Data e hora local de busca: 16/05/2024 20:28.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGPDW34R/3UFEGQ2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16d/2019/11.27.19.30
Última Atualização2019:11.27.19.30.18 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m16d/2019/11.27.19.30.18
Última Atualização dos Metadados2023:01.30.13.09.03 (UTC) administrator
ISSN2179-4847
Chave de CitaçãoMatosakRodUehKörFon:2019:FiAlMO
TítuloFiltering algorithm for MODIS time series data
FormatoOn-line.
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho91 KiB
2. Contextualização
Autor1 Matosak, Bruno Menini
2 Rodrigues, Marcos Antônio de Almeida
3 Uehara, Tatiana Dias Tardelli
4 Körting, Thales Sehn
5 Fonseca, Leila Maria Garcia
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
5 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)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 bruno.matosak@inpe.br
2 marcos.almeida@inpe.br
3 tatiana.uehara@inpe.br
4 thales.korting@inpe.br
5 leila.fonseca@inpe.br
EditorLisboa Filho, Jugurta
Monteiro, Antonio Miguel Vieira
Endereço de e-Maildaniela.seki@inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Geoinformática, 20 (GEOINFO)
Localização do EventoSão José dos Campos
Data11 -13 nov. 2019
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroAnais do 20º Simpósio Brasileiro de Geoinformática
Tipo Terciárioabstract
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2019-11-27 19:30:18 :: daniela.seki@inpe.br -> administrator ::
2020-01-09 13:40:46 :: administrator -> simone :: 2019
2020-01-09 15:26:45 :: simone -> administrator :: 2019
2020-05-19 15:00:30 :: administrator -> simone :: 2019
2020-05-19 18:23:10 :: simone -> administrator :: 2019
2023-01-30 13:09:03 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavegeoinformatica
ResumoThis paper describes an easy to use and friendly Graphical User Interface (GUI) of a smoothing tool for remote sensing time series, focused in MODIS data. This tool is developed in Python environment and thus uses packages, libraries, modules and functions to retrieve and filter time series data, and display temporal information based on user defined parameters. The GUI allows users to choose MODIS products, different noise-removal filters, parameters for outlier removal, and also creating animations based on the time series, of predefined areas. Time series processed by our system can be downloaded in the well known CSV format, to be used in other applications.
ÁreaSER
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Filtering algorithm for...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Filtering algorithm for...
Arranjo 3urlib.net > Fonds > GEOINFO > Coleção GEOINFO > Filtering algorithm for...
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/8JMKD3MGPDW34R/3UFEGQ2
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34R/3UFEGQ2
Idiomapt
Arquivo Alvo304-306.pdf
Grupo de Usuáriosdaniela.seki@inpe.br
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPDW34P/42T2R5B
8JMKD3MGPDW34P/48F29JE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2020/07.22.00.51 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition holdercode isbn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type 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
Repositórioltid.inpe.br/sbsr/2002/11.14.16.26
Última Atualização2003:10.22.10.30.32 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosltid.inpe.br/sbsr/2002/11.14.16.26.10
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.02.41.40 (UTC) administrator
ISBN85-17-00017-X
Chave de CitaçãoCarvalho:2003:DeTiSe
TítuloDeclouding time series of Landsat data
FormatoCD-ROM, Online.
Ano2003
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioCN
Número de Arquivos1
Tamanho2702 KiB
2. Contextualização
AutorCarvalho, Luis Marcelo Tavares de
AfiliaçãoUniversidade Federal de Lavras
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Fonseca, Leila Maria Garcia
Endereço de e-Mailpassarinho@ufla.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
Páginas2035 - 2042
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Histórico (UTC)2009-06-03 15:16:10 :: administrator -> vinicius ::
2009-06-30 14:04:17 :: vinicius -> erich@sid.inpe.br ::
2009-07-06 18:40:06 :: erich@sid.inpe.br -> administrator ::
2010-05-12 04:28:47 :: administrator -> erich@sid.inpe.br ::
2010-05-14 02:52:55 :: erich@sid.inpe.br -> marciana ::
2011-02-16 13:52:54 :: marciana -> administrator :: 2003
2018-06-06 02:41:40 :: administrator -> :: 2003
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveremote sensing
image processing
time series
cloud removal
ResumoNovel schemes based on multiresolution transforms were introduced to pre-process long time series of Landsat data. Particularly, removal of clouds and their shadows was tackled. We applied the product of wavelet scales to generate binary masks of corrupted observations, the robust smoother-cleaner wavelets to remove outliers in the data, and the wavelet shrinkage to estimate new values. Cloud contamination was simulated and the missing values were estimated using five methods: 1) mean value, 2) minimum value, 3) maximum value, 4) linear regression, and 5) the wavelet-based procedure. The product of wavelet scales not only identified clouded and shadowed pixels but also other anomalies like misregistration effects and changes of short duration (e.g., burn scars). The wavelet-based approach was more accurate for interpolating the missing values in clouded areas, whereas linear regression performed better in shadowed areas. The robust non-linear wavelet regression holds promise for effective time series analysis and has the potential to produce noise-reduced images at any point in the time series.
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/2002/11.14.16.26
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/ltid.inpe.br/sbsr/2002/11.14.16.26
Idiomapt
Arquivo Alvo15_198.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 Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7JP5
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.13.21.57
Última Atualização2015:01.14.15.47.52 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.13.21.58
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.41 (UTC) administrator
ISSN2178-8634
Rótulolattes: 4721908858063120 1 MarianoFoscMore:2014:MaLaUs
Chave de CitaçãoMarianoFoscMore:2014:MaLaUs
TítuloMapping land use classes by analyzing MODIS LST time-series / Mapeamento de classes de uso do solo por meio de análise de séries temporais de dados MODIS-LST
FormatoDVD
Ano2014
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1205 KiB
2. Contextualização
Autor1 Mariano, Denis Araujo
2 Foschiera, William
3 Moreira, Maurício Alves
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHT4
Grupo1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-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-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
Nome do EventoSeminário de Atualização em Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas Aplicados à Engenharia Florestal, 11 (SenGeF).
Localização do EventoCuritiba
Data14-16 out. 2014
Editora (Publisher)IEP
Cidade da EditoraCuritiba
Páginas561-568
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2014-12-01 13:21:58 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:39:41 :: administrator -> marciana :: 2014
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-ChaveLand surface temperature
MODIS
time-series
Python
agriculture
thermal
ResumoThe current paper presents a method to discriminate land use classes (LCCs) by analysing Land Surface Temperature (LST) time-series derived from the Moderate Resolution Imaging Spectro radiometer (MODIS). We used Terra and Aqua LST daytime and night time data (M_D11A2) with 8-day temporal and 1km spatial resolution. The physical basis behind the method is the heat transfer between soil, plant and atmosphere over time. There are two approaches, inter-daily and intra-daily LST variation. We tested daytime and day-night difference time-series, being the latter more efficient on discriminating classes. Regarding the satellites, Aqua proves on being more efficient due the passage hour for daytime. In sense, the couple Aqua/Difference yielded better results. However, the performance is strongly dependent upon the targets' acreage due to the high thermal mixing effect. Despite the limitations, this approach shows potential on being coupled to traditional vegetation indices (VI) based methods for furthering the biophysical meaning and relationships between vegetation and the electromagnetic spectrum. It also brings new findings about vegetation thermal behaviour throughout the time.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Mapping land use...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mapping land use...
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/8JMKD3MGP3W/3HG7JP5
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3HG7JP5
Idiomaen
Arquivo AlvoMariano, Denis 2014.pdf
Grupo de Usuárioslattes
marcelo.pazos@inpe.br
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.56.26 2
URL (dados não confiáveis)http://www.11sengef.com.br/arquivos/documentos/anaisonline/SENGEF2014.pdf
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor electronicmailaddress isbn lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject type volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZGivnK3Y/ViEg3
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/08.29.16.22   (acesso restrito)
Última Atualização2008:09.29.16.21.40 (UTC) sergio
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/08.29.16.22.03
Última Atualização dos Metadados2018:12.12.11.50.30 (UTC) sergio
Chave SecundáriaINPE-15343-TDI/1379
Chave de CitaçãoArenas-Toledo:2008:CrDiUs
TítuloCrop discrimination using harmonic analysis of EVI MODIS time-series data
Título AlternativoDiscriminação de culturas agrícolas utilizando análise harmônica de séries temporais de dados EVI-MODIS
CursoSER-SPG-INPE-MCT-BR
Ano2008
Data2008-06-30
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas151
Número de Arquivos465
Tamanho24596 KiB
2. Contextualização
AutorArenas-Toledo, John Mauricio
GrupoSER-SPG-INPE-MCT-BR
BancaFormaggio, Dr. Antonio Roberto (presidente)
Epiphânio, Dr. José Carlos Neves (orientador)
Rudorff, Dr. Bernardo Friedrich Theodor
Rennó, Dr. Camilo Daleles
Antunes, Dr. Mauro Antonio Homem
Endereço de e-Mailjohn@dsr.inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2008-08-29 16:22:03 :: john@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2008-08-29 17:07:43 :: yolanda -> banon ::
2008-08-29 17:15:59 :: banon -> yolanda ::
2008-09-02 16:52:32 :: yolanda -> jefferson ::
2008-11-27 17:01:59 :: jefferson -> banon ::
2009-07-02 14:13:43 :: banon -> jefferson ::
2009-07-03 19:14:38 :: jefferson -> administrator ::
2009-07-07 16:13:22 :: administrator -> jefferson ::
2009-07-08 15:16:44 :: jefferson -> camila ::
2009-08-18 13:58:22 :: camila -> viveca@sid.inpe.br ::
2009-12-10 12:02:03 :: viveca@sid.inpe.br -> administrator ::
2018-12-11 10:08:12 :: administrator -> sergio :: 2008
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveharmonic analysis
EVI MODIS
medium spatial resolution imagery
annual crops
crop calendar
management practices
análise harmônica
EVI MODIS
imagens de resolução espacial média
culturas anuais
calendário agrícola
práticas de manejo
ResumoIn the present decade, agriculture has increased worldwide in importance due to sensitive matters such as the current food crisis, biofuels boom, and the land use and land cover changes from savanna/forest areas to agriculture expansion. As a consequence, crop monitoring at regional and national scales has become essential at different levels of knowledge and for diverse discipline areas. This study primarily aims to perform crop discrimination using two sources of remote sensing data in the period from July/2006 to June/2007: a) harmonic terms derived from harmonic analysis of time-series data of MODIS-EVI 16-day composite imagery, in addition with b) medium spatial-resolution data (TM-Landsat and CCD-CBERS). Four municipalities from Mato Grosso State were selected as study area. This region is a large agriculture producer, especially of soybean, cotton and maize, and it is also known as one of the largest agriculture frontiers in the world. These annual crops have a short cycle, which makes crop monitoring hard to achieve only by using medium spatial resolution imagery because there is a coincidence with a period of high cloud cover, particularly during the summer season. We found that crop calendar and management practices, such as succession planting, had a strong relation with the capability of associating crop types to harmonic terms. Annual crop cycles were modeled by the first 3-order harmonic terms while other land cover units exhibited lower values in same harmonic terms. The time-range selection was a sensitive parameter that allowed a better discrimination among crops and their planting patterns. Classifications of MODIS harmonic components (amplitude and phase terms) reached accuracies around of 90%, which outperformed classifications of MODIS reflectance bands (single-date image) during the highest crop development. Statistical comparisons of individual harmonic terms allowed checking the separability between major annual crops due to succession planting: single versus double cropping. A simple GIS integration was used to mix final MODIS and TM data products to generate the final map. Estimates of crop area were obtained and compared with official IBGE (subjective) data. Both data were quite similar in proportion terms but in absolute values our results showed that soybean estimates were lower and cotton were higher than the official data. Finally, we propose a crop-masking procedure using the sum of high-orders amplitude terms derived from EVI-MODIS to setup gross crop area estimates. ABSTRACT: Na presente década, a importância da agricultura tem aumentado mundialmente devido a assuntos delicados tais como a crise alimentar, a revolução dos biocombustíveis e as mudanças no uso e cobertura da terra de savanas/florestas para áreas de expansão agrícola. Como conseqüência, o monitoramento agrícola em escalas nacionais e regionais vem se convertendo em assunto crescentemente prioritário em diferentes níveis do conhecimento, assim como nas diversas disciplinas. O presente estudo visa diferenciar as culturas agrícolas utilizando duas fontes de dados de sensoriamento remoto, considerando o período compreendido entre Julho/2006 a Junho/2007: a) a análise harmônica de séries temporais do EVI-MODIS em imagens composição de 16 dias, conjuntamente com b) imagens de resolução espacial média (TM-Landsat e CCD-CBERS). Como área de estudo foram selecionados quatro municípios do Estado de Mato Grosso. Esta região é uma importante área de produção agrícola especialmente de soja, algodão e milho, e igualmente é conhecida como uma das maiores fronteiras agrícolas no mundo. Estas culturas anuais apresentam um ciclo de cultivo curto, o que dificulta enormemente o monitoramento utilizando sensoriamento remoto devido à coincidência com um período de elevada probabilidade de cobertura de nuvens, principalmente na época de verão. Observou-se que o calendário agrícola e as práticas de manejo, tais como a sucessão de culturas, tiveram um forte impacto na capacidade de associação das culturas com os termos da análise harmônica. As culturas anuais foram modeladas pelos três primeiros termos harmônicos, enquanto as outras classes de cobertura da terra apresentaram valores baixos para os referidos termos harmônicos. A escolha do intervalo das séries temporais mostrou um impacto significativo nos termos harmônicos e permitiu obter uma melhor diferenciação entre as culturas e seus padrões de manejo. As classificações dos componentes harmônicos (amplitude e fase) alcançaram acurácias próximas de 90%, ultrapassando as obtidas quando foram usadas exclusivamente as bandas de refletância do MODIS (imagens de uma única data) da época de maior desenvolvimento da cultura. As comparações estatísticas dos termos harmônicos individuais permitiram comprovar que é possível discriminar diferentes culturas com base na sucessão de plantio destas culturas: padrões simples versus duplos. Foi utilizada uma integração simples por SIG para relacionar os dados provenientes das duas fontes de informação de sensoriamento remoto. Comparações das estimativas agrícolas com os dados oficiais mostraram resultados similares em termos da proporção, mas os resultados obtidos neste estudo estabeleceram que as estimativas da soja foram inferiores e as do algodão foram superiores em relação aos dados oficiais (subjetivos) do IBGE. Finalmente, foi proposto um procedimento de mascaramento das áreas agrícolas utilizando a somatória dos três primeiros termos harmônicos obtidas a partir EVI-MODIS para gerar estimativas agrícolas preliminares, que se mostrou com grande potencial de operacionalização.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Crop discrimination using...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
John Mauricio Arenas Toledo.zip 29/09/2008 13:58 21.3 MiB
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvopaginadeacesso.html
Grupo de Usuáriosadministrator
jefferson
john@dsr.inpe.br
viveca@sid.inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
DivulgaçãoNTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)sergio
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/38MQQ4E
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2010/12.02.13.14   (acesso restrito)
Última Atualização2011:02.09.10.50.22 (UTC) marciana
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2010/12.02.13.14.45
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.12.29 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/IGARSS.2010.5649388
ISBN978-1-4244-9564-1
978-1-4244-9565-8
ISSN2153-6996
Rótulolattes: 7484071887086439 2 AguiarAdSIRuMeSi:2010:MOTiSe
Chave de CitaçãoAguiarAdSIRuMeSi:2010:MOTiSe
TítuloMODIS time series to assess pasture land
FormatoDVD; On-line.
Ano2010
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho525 KiB
2. Contextualização
Autor1 Aguiar, Daniel Alves de
2 Adami, Marcos
3 SILVA, Wagner Fernando da
4 Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor
5 Mello, Márcio Pupin de
6 Silva, João dos Santos Vila da
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
2
3
4 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Embrapa Informática Agropecuária, CNPTIA, Av. André Toselo, 209, Campinas, SP, 13083-886, Brazil
3
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5
6 Embrapa Informática Agropecuária, CNPTIA, Av. André Toselo, 209, Campinas, SP, 13083-886, Brazil
Endereço de e-Mail do Autor1
2 adami@dsr.inpe.br
Endereço de e-Mailadami@dsr.inpe.br
Nome do EventoInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium, (IGARSS).
Localização do EventoHonolulu
Data2010
Editora (Publisher)IEEE
Cidade da EditoraPiscataway
Páginas2123-2126
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
OrganizaçãoIEEE
Histórico (UTC)2010-12-06 14:15:27 :: lattes -> ricardo :: 2010
2010-12-07 11:40:41 :: ricardo -> marciana :: 2010
2011-02-09 11:48:35 :: marciana -> administrator :: 2010
2016-06-04 01:07:37 :: administrator -> marciana :: 2010
2016-10-09 19:30:52 :: marciana -> administrator :: 2010
2018-06-05 00:12:29 :: administrator -> marciana :: 2010
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChavePasture degradation NDWI
NDVI
spectral mixing model
wavelet technique
ResumoLand use conversion is a key factor in the mitigation of GHG emission. Maximum mitigation can be achieved when degraded pasture land is converted to biofuel crops. Remote sensing images, and in particular the MODIS time series data, have a great potential to asses degraded pasture land. This work has the objective to identify pasture land and its different levels of degradation in Mato Grosso do Sul state, Brazil. MODIS time series were used to obtain vegetation indices and fraction images. The wavelet technique was applied at various levels of decomposition to extract the input parameters in the WEKA J48 classifier. Pasture land was well distinguished from Cerrado. The distinction among different pasture land presented lower performance with best results for pasture with invasive plants followed by good pasture. Pasture land with bare soil patches and termite mounds were not distinguished from other classes of pasture.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > MODIS time series...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvo05649388.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lattes
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasSetores de Atividade: Agricultura, Pecuária, Produção Florestal, Pesca e Aqüicultura.
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination edition editor lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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/3R8FJDS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/06.04.18.31   (acesso restrito)
Última Atualização2018:06.04.18.31.52 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/06.04.18.31.52
Última Atualização dos Metadados2024:01.23.13.41.07 (UTC) simone
DOI10.1016/j.jag.2018.03.005
ISSN0303-2434
Chave de CitaçãoChenLMBDSSHLO:2018:MaCrCr
TítuloMapping croplands, cropping patterns, and crop types using MODIS time-series data
Ano2018
MêsJuly
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho2592 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Chen, Yaoliang
 2 Lu, Dengsheng
 3 Moran, Emilio
 4 Batistella, Mateus
 5 Dutra, Luciano Vieira
 6 Sanches, Ieda Del'Arco
 7 Silva, Ramon Felipe Bicudo da
 8 Huang, Jingfeng
 9 Luiz, Alfredo José Barreto
10 Oliveira, Maria Antonia Falcão de
Identificador de Curriculo 1
 2
 3
 4
 5 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA
Grupo 1
 2
 3
 4
 5 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
 6 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
 7
 8
 9
10 CGOBT-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação 1 Zhejiang Agriculture and Forestry University
 2 Zhejiang Agriculture and Forestry University
 3 Michigan State Universit
 4 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 7 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
 8 Zhejiang University
 9 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
10 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor 1 chengis0115@gmail.com
 2 luds@zafu.edu.cn
 3 moranef@msu.edu
 4 mateus.batistella@embrapa.br
 5 dutra@dpi.inpe.br
 6 ieda.sanches@inpe.br
 7 ramonbicudo@gmail.com
 8 hjf@zju.edu.cn
 9 alfredo.luiz@embrapa.br
10 marian.florestal@gmail.com
RevistaInternational Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
Volume69
Páginas133-147
Nota SecundáriaB1_GEOCIÊNCIAS
Histórico (UTC)2018-06-04 18:31:52 :: simone -> administrator ::
2018-06-04 18:31:53 :: administrator -> simone :: 2018
2018-06-04 18:36:09 :: simone -> administrator :: 2018
2019-01-04 16:57:05 :: administrator -> simone :: 2018
2019-01-07 11:15:38 :: simone -> administrator :: 2018
2020-12-07 21:11:47 :: administrator -> simone :: 2018
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-ChaveCroplands
Cropping patterns
Crop types
MODIS NDVI
Decision tree classifier
Brazil
ResumoThe importance of mapping regional and global cropland distribution in timely ways has been recognized, but separation of crop types and multiple cropping patterns is challenging due to their spectral similarity. This study developed a new approach to identify crop types (including soy, cotton and maize) and cropping patterns (Soy Maize, Soy-Cotton, Soy-Pasture, Soy-Fallow, Fallow-Cotton and Single crop) in the state of Mato Grosso, Brazil. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) normalized difference vegetation index (NDVI) time series data for 2015 and 2016 and field survey data were used in this research. The major steps of this proposed approach include: (1) reconstructing NDVI time series data by removing the cloud-contaminated pixels using the temporal interpolation algorithm, (2) identifying the best periods and developing temporal indices and phenological parameters to distinguish croplands from other land cover types, and (3) developing crop temporal indices to extract cropping patterns using NDVI time-series data and group cropping patterns into crop types. Decision tree classifier was used to map cropping patterns based on these temporal indices. Croplands from Landsat imagery in 2016, cropping pattern samples from field survey in 2016, and the planted area of crop types in 2015 were used for accuracy assessment. Overall accuracies of approximately 90%, 73% and 86%, respectively were obtained for croplands, cropping patterns, and crop types. The adjusted coefficients of determination of total crop, soy, maize, and cotton areas with corresponding statistical areas were 0.94, 0.94, 0.88 and 0.88, respectively. This research indicates that the proposed approach is promising for mapping large-scale croplands, their cropping patterns and crop types.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Mapping croplands, cropping...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Mapping croplands, cropping...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Mapping croplands, cropping...
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agreement.html 04/06/2018 15:31 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvochen_mapping.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft24
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3EU2H28
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.01.23.43 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.50 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasPrêmio CAPES Elsevier 2023 - ODS 2: Fome zero e Agricultura sustentável
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3D536FP
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.13.56   (acesso restrito)
Última Atualização2013:01.30.11.43.29 (UTC) marciana
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.13.56.02
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.01.54 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/IGARSS.2012.6350807
Rótulolattes: 7176155601161528 1 OliveiraEpip:2012:NOREMO
Chave de CitaçãoOliveiraEpip:2012:NoReMo
TítuloNoise reduction in modis NDVI time series data based on spatial-temporal analysis
Ano2012
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho993 KiB
2. Contextualização
Autor1 Oliveira, Julio Cesar de
2 Epiphanio, José Carlos Neves
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHGM
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 oliveirajc@ufv.br
2 epiphanio@dsr.inpe.br
Endereço de e-Mailoliveirajc@ufv.br
Nome do EventoInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium, 32 (IGARSS).
Localização do EventoMunich
Data2012
Editora (Publisher)IEEE Geoscience and Remote Sensing Society
Páginas2372 - 2375
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoGeoscience and Remote Sensing Society (GRS)
Histórico (UTC)2012-11-28 23:06:21 :: lattes -> marciana :: 2012
2013-01-30 11:43:29 :: marciana -> administrator :: 2012
2016-06-04 01:08:08 :: administrator -> marciana :: 2012
2016-10-14 16:51:51 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-05 00:01:54 :: administrator -> marciana :: 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
Palavras-ChaveAtmospheric variability
Cloud contamination
Data quality
High quality
Low qualities
MODIS NDVI
NDVI data
NDVI time series
Normalized difference vegetation index
Quality assessment
Science-data
Spatial and temporal correlation
Spatial temporals
Vegetation index
Geology
Noise abatement
Pixels
Quality control
Radiometers
Remote sensing
Time series
Spatial variables measurement
ResumoNormalized Difference Vegetation Index is a vegetation index widely applied in research. However, noise induced by cloud contamination and atmospheric variability affect the data quality. We propose the reconstruction of time series of MODIS NDVI data based on a quality assessment of the science data sets and on a spatial-temporal analysis of the low quality pixels. The MOD13Q1 product was analyzed over a period of one year. The first task was to identify the pixels with the lowest guarantee of quality. The next step was to recalculate the NDVI values based on spatial and temporal correlations. The results indicate that the spatial-temporal information, combined with pixel quality assessment, is a promising method for reconstructing high-quality MODIS NDVI time series.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Noise reduction in...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvo06350807.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lattes
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination edition editor format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3D536DH
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.13.55
Última Atualização2013:01.30.11.53.19 (UTC) marciana
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.13.55.56
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.01.54 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Rótulolattes: 7176155601161528 1 OliveiraEpipRenn:2012:USSPAN
Chave de CitaçãoOliveiraEpipRenn:2012:UsSpAn
TítuloThe use of spatial-temporal analysis for noise reduction in MODIS NDVI time series data
FormatoDVD
Ano2012
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho478 KiB
2. Contextualização
Autor1 Oliveira, Julio Cesar de
2 Epiphanio, José Carlos Neves
3 Rennó, Camilo Daleles
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHGM
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGN2
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal de Viçosa (UFV)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 oliveirajc@ufv.br
2 epiphanio@dsr.inpe.br
3 camilo@dpi.inpe.br
EditorAquino A. R., Vieira C. A. O., Bogorny V
Endereço de e-Mailoliveirajc@ufv.br
Nome do EventoInternational Symposium on Spatial Accuracy Assessment in Natural Resources and Environmental Sciences, 10.
Localização do EventoFlorianópolis
Data10 - 13 July 2012
Páginas49-54
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoInternational Spatial Accuracy Research Association (ISARA)
Histórico (UTC)2012-11-28 23:06:21 :: lattes -> marciana :: 2012
2013-01-30 11:53:19 :: marciana -> administrator :: 2012
2016-06-04 01:08:08 :: administrator -> marciana :: 2012
2016-10-14 16:52:27 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-05 00:01:54 :: administrator -> marciana :: 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
Palavras-ChaveEnvironmental engineering
Image processing
Natural resources
Noise abatement
Pixels
Quality control
Radiometers
Regression analysis
Reliability
Reliability analysis
Spatial variables measurement
Time series
Atmospheric variability
Cloud contamination
Modis ndvi
Production chain
Quality of product
Satellite data
Spatial temporal analysis
Spatial temporals
Time series analysis
ResumoTime series of satellite data can be employed for mapping the development of vegetation in space and time. However, noise induced by cloud contamination and atmospheric variability affects data quality. Science Datasets is an integral part of the MODIS Land production chain that focuses on evaluating and documenting the scientific quality of products. This study aims at the reconstruction of time series of MODIS NDVI data based on the reliability of the science data sets and on a spatial-temporal analysis of the low quality pixels. The MOD13Q1 product was analyzed over a period of one year. After identifying the pixel with the lowest guarantee of quality, it is estimated by regression analysis among neighboring pixels classified as high-quality. The combination of the per-pixel quality and spatial-temporal information is a promising method for reconstructing high-quality MODIS NDVI time series.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > The use of...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > The use of...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/3D536DH
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/3D536DH
Idiomaen
Arquivo AlvoOliveiraAccuracy2012.pdf
Grupo de Usuárioslattes
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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@80/2008/11.18.12.12
Última Atualização2009:03.26.10.41.14 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.18.12.12.16
Última Atualização dos Metadados2022:07.07.03.46.57 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00044-7
Chave de CitaçãoOliveiraOliCarMarFre:2009:CoMOND
TítuloComparison of MODIS NDVI Time Series filtering by Wavelets and Fourier analysis to Generate Vegetation Signatures
FormatoDVD, On-line.
Ano2009
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho432 KiB
2. Contextualização
Autor1 Oliveira, Thomaz Chaves de Andrade
2 Oliveira, Luciano Teixeira de
3 Carvalho, Luis Marcelo Tavares de
4 Martinhago, Adriana Zanella
5 Freitas, Sávio Gouvêa de
Afiliação1 Universidade Federal de Lavras
2 Universidade Federal de Lavras
3 Univeridade Federal de Lavras
4 Universidade Federal de Lavras
5 Universidade Federal de Lavras
Endereço de e-Mail do Autor1 thomazchaves@gmail.com
2 lucianoteixeira@ufla.br
3 passarinho@ufla.br
4 dricazm@gmail.com
5 saviogouvea@hotmail.com
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
Páginas1465-1472
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioArtigo
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2008-11-18 12:12:17 :: dricazm@gmail.com -> lise@dpi.inpe.br ::
2008-12-11 14:56:38 :: lise@dpi.inpe.br -> sbsr ::
2008-12-15 20:13:16 :: sbsr -> administrator ::
2009-08-05 02:06:01 :: administrator -> lise@dpi.inpe.br ::
2011-02-16 14:30:06 :: lise@dpi.inpe.br -> administrator ::
2022-07-07 03:46:57 :: administrator -> :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavesensing
image processing
time series
wavelets analysis
NDVI
MODIS
Fourier
ResumoTemporal vegetation signatures (i. e., vegetation indices as functions of time) generated using the MODIS instrument poses many challenges, primarily due to signal to noise-related issues Bruce et al. (2006). This study investigates which methods best generate smoothed curves of vegetation signatures on MODIS NDVI time series. The filtering techniques compared were the HANTS algorithm, Verhoef (1996), which is based on Fourier analyses and Wavelet temporal algorithm which uses the wavelet analysis to generate the smoothed curves. The smoothed data were used as input data vectors for vegetation classification by means of Artificial neural networks. Statistics of the classifications reveal that the Wavelet filtering algorithm outperforms the original time series and the HANTS fft derived algorithms in all cases in all the classification algorithms.
ÁreaSRE
TipoAnálise e Aplicação de Imagens Multitemporais
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
congresso natal-wavelets- final.pdf 18/11/2008 10:12 306.6 KiB 
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.18.12.12
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.18.12.12
Idiomaen
Arquivo Alvo1465-1472.pdf
Grupo de Usuáriosdricazm@gmail.com
lise@dpi.inpe.br
administrator
Grupo de Leitoresadministrator
dricazm@gmail.com
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/marte1@80/2009/05.26.17.02
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 group identifier issn label lineage nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey 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/2004/11.22.19.10
Última Atualização2005:03.18.20.32.02 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosltid.inpe.br/sbsr/2004/11.22.19.10.07
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.02.42.56 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-12603-PRE/7896
ISBN85-17-00018-8
Chave de CitaçãoHueteRataShim:2005:ReCaWa
TítuloRemotely-sensed carbon and water variations in natural and converted ecosystems with time series MODIS data
FormatoCD-ROM, On-line.
Ano2005
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1351 KiB
2. Contextualização
Autor1 Huete, Alfredo Ramon
2 Ratana, Piyachat
3 Shimabukuro, Yosio Edemir
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1
2
3 DSR-INPE-MCT-BR
Afiliação1 University of Arizona. Dept. Soil, Water amd Environmental Science.
2 University of Arizona. Dept. Soil, Water amd Environmental Science.
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 yosio@ltid.inpe.br
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Fonseca, Leila Maria Garcia
Endereço de e-Mailahuete@ag.arizona.edu
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 12 (SBSR)
Localização do EventoGoiânia
Data16-21 abr. 2005
Editora (Publisher)INPE
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas573-578
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioArtigos
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Histórico (UTC)2005-04-04 16:32:46 :: sbsr -> administrator ::
2009-06-30 14:26:18 :: administrator -> erich@sid.inpe.br ::
2010-05-14 02:47:09 :: erich@sid.inpe.br -> marciana ::
2011-02-16 14:00:26 :: marciana -> administrator :: 2005
2018-06-06 02:42:56 :: administrator -> :: 2005
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveenhanced vegetation index
land surface water index
MODIS
time series data
ResumoWe investigated the spatial and temporal variations in vegetation biologic activity across an eco-climatic transect traversing Amazon forest, transition, cerrado, and associated land conversion areas with MODIS time series data. We utilized 4 years of vegetation index and land surface water index data to depict carbon and water variations over our study areas. The coupled water and carbon indices were investigated with hyperspectral Hyperion data and scaled up to MODIS data for spatial and seasonal extension. Land surface moisture and carbon patterns behaved in an opposite manner between natural and converted areas and exhibited significant seasonal variations. Whereas the enhanced vegetation index (EVI) was positively correlated with the land surface water index (LSWI) in converted pastures and cerrado ecosystems, there was an inverse relationship between these two indices over primary forest areas. Our results show that these MODIS datasets can track vegetation activity in the Amazon region, including biologic responses to shifts in vegetation type and disturbance. Remotely-sensed land surface water indices combined with the carbon products yield important information useful in the prediction of vegetation health response to climate change and human land cover modifications.
ÁreaSRE
TipoAnálise e Aplicação de Imagens Multitemporais
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Remotely-sensed carbon and...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
SBSR_Huete1.doc 14/02/2005 21:43 1.5 MiB
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/ltid.inpe.br/sbsr/2004/11.22.19.10
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/ltid.inpe.br/sbsr/2004/11.22.19.10
IdiomaInglês
Arquivo Alvo573.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
erich@sid.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/marte@80/2007/10.17.19.59
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Acervo Hospedeirodpi.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 readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume