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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3LKDP6L
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/05.02.15.21   (acesso restrito)
Última Atualização2017:07.21.16.43.35 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/05.02.15.21.15
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.40.44 (UTC) administrator
DOI10.1080/2150704X.2016.1154218
ISSN2150-704X
Chave de CitaçãoNegriDutrSant:2016:CoSuVe
TítuloComparing support vector machine contextual approaches for urban area classification
Ano2016
MêsMay
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1781 KiB
2. Contextualização
Autor1 Negri, Rogério G.
2 Dutra, Luciano Vieira
3 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
Grupo1
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 rogerio.negri@ict.unesp.br
2 luciano.dutra@inpe.br
3 sidnei.santanna@inpe.br
RevistaRemote Sensing Letters
Volume7
Número5
Páginas485-494
Nota SecundáriaA2_GEOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR B3_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS
Histórico (UTC)2016-05-02 15:21:15 :: simone -> administrator ::
2017-01-09 13:59:26 :: administrator -> simone :: 2016
2017-07-21 16:43:35 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:40:44 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoSupport vector machine (SVM) has been receiving a great deal of attention for remote sensing data classification. Although the original formulation of this method does not incorporate contextual information, lately different formulations have been proposed to incorporate such information, with the aim of improving the mapping accuracy. In general, these proposals modify the SVM training phase or integrate the SVM classifications in stochastic models. Recently, two new contextual versions of SVM, context adaptive and competitive translative SVM (CaSVM and CtSVM, respectively), were proposed in literature. In this work, two case studies of urban area classification, using IKONOS-II and hyperspectral digital imagery collection experiment (HYDICE) data sets were conducted to compare SVM, SVM integrated with the iterated conditional modes (ICM) stochastic algorithm, SVM smoothed using the mode filter and the recent approaches CaSVM and CtSVM. The results indicated that although it possesses a high computational cost, the CaSVM method was able to produce classification results with similar accuracy (using kappa coefficient) to those obtained using SVM integrated with ICM (SVM+ICM) and the mode filter (SVM+Mode), all of them found statistically superior to the SVM result at 95% confidence level for the IKONOS-II image. For HYDICE image, all results were found statistically insignificant at 95% confidence level. Investigation of what happens at transition regions between classes, however, showed that some methods can present superior performance. To this objective, a new performance measure, called upsilon coefficient, was introduced in this work, which measures the impact that the smoothing effect, typical of contextual methods, can have in distorting the edges between regions. With this new measure was found that CaSVM is the one which has better performance followed with SVM+ICM.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Comparing support vector...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 02/05/2016 12:21 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.20 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.50 1
DivulgaçãoWEBSCI; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
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 keywords label lineage mark nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype url
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
Identificador8JMKD3MGP5W34M/3GD3H5L
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2014/05.30.02.29.15   (acesso restrito)
Última Atualização2014:06.17.14.49.55 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2014/05.30.02.29.16
Última Atualização dos Metadados2021:01.03.02.11.39 (UTC) administrator
DOI10.1016/j.isprsjprs.2013.11.004
ISSN0924-2716
Rótuloisi 2014-05 NegriDutrSiqu:2014:InSuVe
Chave de CitaçãoNegriDutrSant:2014:InSuVe
TítuloAn innovative support vector machine based method for contextual image classification
Ano2014
MêsJan.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho2357 KiB
2. Contextualização
Autor1 Negri, Rogerio Galante
2 Dutra, Luciano Vieira
3 Sant'Anna, Sidnei Joao Siqueira
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
Grupo1 DSA-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-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-Mail do Autor1 renato.galante@cptec.inpe.br
2 dutra@dpi.inpe.br
3 sidnei@dpi.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
Volume87
Páginas241-248
Nota SecundáriaA1_GEOCIÊNCIAS A2_INTERDISCIPLINAR A2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B1_BIODIVERSIDADE B1_ENGENHARIAS_IV C_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2021-01-03 02:11:39 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 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-Chaveimage classification
contextual information
support vector machine
ResumoSeveral remote sensing studies have adopted the Support Vector Machine (SVM) method for image classification. Although the original formulation of the SVM method does not incorporate contextual information, there are different proposals to incorporate this type of information into it. Usually, these proposals modify the SVM training phase or make an integration of SVM classifications using stochastic models. This study presents a new perspective on the development of contextual SVMs. The main concept of this proposed method is to use the contextual information to displace the separation hyperplane, initially defined by the traditional SVM. This displaced hyperplane could cause a change of the class initially assigned to the pixel. To evaluate the classification effectiveness of the proposed method a case study is presented comparing the results with the standard SVM and the SVM post-processed by the mode (majority) filter. An ALOS/PALSAR image, PLR mode, acquired over an Amazon area was used in the experiment. Considering the inner area of test sites, the accuracy results obtained by the proposed method is better than SVM and similar to SVM post-processed by the mode filter. The proposed method, however, produces better results than mode post-processed SVM when considering the classification near the edges between regions. One drawback of the method is the computational cost of the proposed method is significantly greater than the compared methods.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > An innovative support...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSA > An innovative support...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriosadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft24
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Vinculação8JMKD3MGP7W/3EEEGJP
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/43SRC6S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 5
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.20 3
sid.inpe.br/bibdigital/2021/01.03.02.10 2
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
atualizar