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Data e hora local de busca: 16/05/2024 15:46.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3JU4GJB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.17.48
Última Atualização2015:09.25.18.18.00 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.17.48.32
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.55.31 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoGenovezFreSanBenLor:2015:OiSlDe
TítuloOil slicks detection using a polarimetric region classifier
Ano2015
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho872 KiB
2. Contextualização
Autor1 Genovez, Patrícia Carneiro
2 Freitas, Corina da Costa
3 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
4 Bentz, Cristina
5 Lorenzzetti, João Antônio
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JHEF
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4
5 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)
4 Petrobrás Research Center
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 genovez@dpi.inpe.br
2 corina@dpi.inpe.br
3 sidnei@dpi.inpe.br
4
5 loren@dsr.inpe.br
Nome do EventoIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Localização do EventoMilan, Italy
Data23-31 July
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2015-07-28 17:48:32 :: simone -> administrator ::
2018-06-04 02:55:31 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveSynthetic Aperture Radar (SAR)
Polarimetry
Region Based Classification
Stochastic Distances
Oil Slicks
ResumoA new region based classifier for polarimetric synthetic aperture radar data (PolSAR) was tested to evaluate its potential to discriminate different types of oil slicks at sea surface. This classifier uses a supervised approach to compare stochastic distances between complex Wishart distributions and hypothesis tests to associate confidence levels to the classification results. The preliminary results using the Battacharyya distance were promising, returning an overall accuracy of 90.61% at a significance level of 5%. Future works may compare the performance of different stochastic distances, together with the insertion of polarimetric features to improve the oil slicks classification.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Oil slicks detection...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Oil slicks detection...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 28/07/2015 14:48 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3JU4GJB
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34P/3JU4GJB
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
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
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.50.46 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3NNBSMH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/04.17.19.37   (acesso restrito)
Última Atualização2017:04.17.19.37.04 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/04.17.19.37.04
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.27.23 (UTC) administrator
DOI10.1109/JSTARS.2016.2628325
ISSN1939-1404
2151-1535
Chave de CitaçãoGenovezFreSanBenLor:2017:OiSlDe
TítuloOil Slicks Detection From Polarimetric data using stochastic distances between complex wishart distributions
Ano2017
MêsFeb.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho6245 KiB
2. Contextualização
Autor1 Genovez, Patrícia Carneiro
2 Freitas, Corina da Costa
3 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
4 Bentz, Cristina Maria
5 Lorenzzetti, João Antônio
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JHEF
Grupo1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4
5 DIDSR-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 Centro de Pesquisa da Petrobrás (CENPES)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 genovez.oilspill@gmail.com
2 corina@dpi.inpe.br
3 sidnei.santanna@inpe.br
4 cris@petrobras.com.br
5 joao.lorenzzetti@inpe.br
RevistaIEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Volume10
Número2
Páginas463-477
Histórico (UTC)2017-04-17 19:37:04 :: simone -> administrator ::
2017-04-17 19:37:04 :: administrator -> simone :: 2017
2017-04-17 19:37:58 :: simone -> administrator :: 2017
2017-06-30 23:50:07 :: administrator -> simone :: 2017
2017-12-14 17:01:16 :: simone -> administrator :: 2017
2018-06-04 02:27:23 :: administrator -> simone :: 2017
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-ChaveInformation theory
oil slicks detection
polarimetry
region-based classification
stochastic distances
synthetic aperture radar (SAR)
uncertainty maps
ResumoPolarimetric synthetic aperture radars (PolSAR) have been used to detect oil slicks at the sea surface. Different techniques to extract information from polarimetric data, using an adequate statistical distribution are currently available. A region-based classifier for PolSAR data - named PolClass - uses a supervised approach to compare stochastic distances between scaled complex Wishart distributions and hypothesis tests to associate confidence levels into the classification results. In this paper, the integrated use of these distances together with the uncertainty maps is applied for the first time to detect oil slicks. A quad-pol Radarsat-2 data, acquired during one open-water controlled exercise, was used to perform this test. The PolClass achieved similar overall accuracies for four stochastic distances, reaching 96.54% of global accuracy, the best result obtained by the Hellinger distance. A comparison between the full-and dual-pol matrices indicated that the results obtained with the VV-HH-HV, HH-HV, and VV-HV polarizations are statistically equivalent, but different from that obtained using the HH-VV. Therefore, the exclusion of the HV channel affected the detection of only mineral oils. The classifier demonstrated the potential to detect the three types of oils released, being more effective in detecting biogenic oils rather than mineral oils. The uncertainty levels increase from the center to the border of the mineral oil slicks, indicating the presence of transition regions, possibly related to different weathering mechanisms. The proposed approach will contribute to the understanding of where different physical and chemical processes may be acting, associating confidence levels to the classification results.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Oil Slicks Detection...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Oil Slicks Detection...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Oil Slicks Detection...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 17/04/2017 16:37 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvogenovez_oil.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.20 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1
DivulgaçãoWEBSCI; IEEEXplore.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
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/3SPH8FE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/02.18.11.35   (acesso restrito)
Última Atualização2019:02.18.11.35.54 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/02.18.11.35.54
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.42.10 (UTC) administrator
DOI10.3390/jmse7020036
ISSN2077-1312
Chave de CitaçãoGenovezJoneSantFrei:2019:OiSlCh
TítuloOil slick characterization using a statistical region-based classifier applied to UAVSAR data
Ano2019
MêsFeb.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho8023 KiB
2. Contextualização
Autor1 Genovez, Patrícia Carneiro
2 Jones, Cathleen E.
3 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
4 Freitas, Corina da Costa
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
Grupo1 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Jet Propulsion Laboratory (JPL), California Institute of Technology
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 genovez.oilspill@gmail.com
2 cathleen.e.jones@jpl.nasa.gov
3 sidnei.santanna@inpe.br
4 corina.freitas@gmail.com
RevistaJournal of Marine Science and Engineering
Volume7
Número2
Páginase36
Histórico (UTC)2019-02-18 11:36:17 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:10 :: 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-Chaveoil slicks characterization
oil thickness
polarized SAR data
polarimetric SAR data (PolSAR)
statistical region-based classification
uncertainty maps
UAVSAR
ResumoDuring emergency responses to oil spills on the sea surface, quick detection and characterization of an oil slick is essential. The use of Synthetic Aperture Radar (SAR) in general and polarimetric SAR (PolSAR) in particular to detect and discriminate mineral oils from look-alikes is known. However, research exploring its potential to detect oil slick characteristics, e.g., thickness variations, is relatively new. Here a Multi-Source Image Processing System capable of processing optical, SAR and PolSAR data with proper statistical models was tested for the first time for oil slick characterization. An oil seep detected by NASAs Uninhabited Aerial Vehicle Synthetic Aperture Radar (UAVSAR) in the Gulf of Mexico was used as a study case. This classifier uses a supervised approach to compare stochastic distances between different statistical distributions (fx) and hypothesis tests to associate confidence levels to the classification results. The classifier was able to detect zoning regions within the slick with high global accuracies and low uncertainties. Two different classes, likely associated with the thicker and thinner oil layers, were recognized. The best results, statistically equivalent, were obtained using different data formats: polarimetric, intensity pair and intensity single-channel. The presence of oceanic features in the form of oceanic fronts and internal waves created convergence zones that defined the shape, spreading and concentration of the thickest layers of oil. The statistical classifier was able to detect the thicker oil layers accumulated along these features. Identification of the relative thickness of spilled oils can increase the oil recovery efficiency, allowing better positioning of barriers and skimmers over the thickest layers. Decision makers can use this information to guide aerial surveillance, in situ oil samples collection and clean-up operations in order to minimize environmental impacts.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Oil slick characterization...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 18/02/2019 08:35 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvogenovez_oil.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar