1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
Site | mtc-m21c.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/3RJMTFP |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2018/08.06.17.23 (acesso restrito) |
Última Atualização | 2018:08.06.17.23.32 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2018/08.06.17.23.32 |
Última Atualização dos Metadados | 2019:01.14.17.06.32 (UTC) administrator |
DOI | 10.1016/j.rse.2018.06.017 |
ISSN | 0034-4257 |
Chave de Citação | LucianoPiRoFrSaLeMa:2018:GeSpCl |
Título | Generalized space-time classifiers for monitoring sugarcane areas in Brazil |
Ano | 2018 |
Mês | Sept. |
Data de Acesso | 16 maio 2024 |
Tipo de Trabalho | journal article |
Tipo Secundário | PRE PI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 5215 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Luciano, Ana Cláudia dos Santos 2 Picoli, Michelle Cristina Araújo 3 Rocha, Jansle Vieira 4 Franco, Henrique Coutinho Junqueira 5 Sanches, Guilherme Martineli 6 Leal, Manoel Regis Lima Verde 7 Maire, Guerric le |
Grupo | 1 2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR |
Afiliação | 1 Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) 4 Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM) 5 Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM) 6 Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM) 7 CIRAD, UMR |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 2 michelle.picoli@inpe.br 3 4 5 6 7 guerric.le_maire@cirad.fr |
Revista | Remote Sensing of Environment |
Volume | 215 |
Páginas | 438-451 |
Nota Secundária | A1_INTERDISCIPLINAR A1_GEOCIÊNCIAS A1_ENGENHARIAS_I A1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I A1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I A1_BIODIVERSIDADE |
Histórico (UTC) | 2018-08-06 17:23:32 :: simone -> administrator :: 2018-08-06 17:23:33 :: administrator -> simone :: 2018 2018-08-06 17:25:12 :: simone -> administrator :: 2018 2019-01-14 17:06:32 :: administrator -> simone :: 2018 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Tipo do Conteúdo | External Contribution |
Tipo de Versão | publisher |
Palavras-Chave | Object-based classification Classifier extension Random Forest Sugarcane Map update Machine learning |
Resumo | Spatially and temporally accurate information on crop areas is a prerequisite for monitoring the multiannual dynamics of crop production. Satellite images have proven their high potential for mapping crop areas at large scales, even at the crop-species level, when a classifier is calibrated on the same image with reference data corresponding to the same period. For operational monitoring purposes, however, it is critical to develop generalized classification methodologies applicable to large scales and different years. Generalized classifiers were presented in this study as follows: a) simple cross-year calibration and application (M1); b) multiyear calibrations (M2); and c) map updating through change detection with multiyear calibrations (M3). These three methods were developed in a classical frame of object-based classifications for a time series of Landsat images with the Random Forest machine learning algorithm. Therein, we tested these methods for sugarcane classification in Sao Paulo state, Brazil, as sugarcane is an economically important crop that has developed substantially in the past decades. Eight years of sugarcane reference maps were used to calibrate and validate the classifiers at four different sites. The cross-year application of M1 provided a low average accuracy Dice coefficient (DC) of 0.84, while it was, on average, 0.94 for the classical same-year calibration. When the classifier was trained on a multiyear dataset (M2), the accuracies achieved average values of 0.91 in independent years. The map updating method M3 showed promising results but was not able to reach the accuracy of visual interpretation methods for detecting annual sugarcane land use change. The multiyear classifier M2 was applied to four contrasting sites and provided reliable results for new sites and years for sugarcane classification. Calibration of the machine learning algorithm on a multiyear dataset of standardized and gap-filled satellite images and reference data proved to give an accurate and space-time generalized classifier, reducing the time, cost and resources for mapping sugarcane areas at large scales. |
Área | SRE |
Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Generalized space-time classifiers... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | |
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4. Condições de acesso e uso | |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | luciano-generalized.pdf |
Grupo de Usuários | simone |
Grupo de Leitores | administrator simone |
Visibilidade | shown |
Política de Arquivamento | denypublisher allowfinaldraft24 |
Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 5 |
Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS. |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | simone |
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