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Data e hora local de busca: 16/05/2024 12:30.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3SMPMRB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/02.07.15.51   (acesso restrito)
Última Atualização2019:02.07.15.51.06 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/02.07.15.51.06
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.42.09 (UTC) administrator
DOI10.18637/jss.v088.i05
ISSN1548-7660
Chave de CitaçãoMausCamaAppePebe:2019:TiDyTi
TítulodtwSat: time-weighted dynamic time warping for satellite image time series analysis in R
Ano2019
MêsJan.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1066 KiB
2. Contextualização
Autor1 Maus, Victor Wegner
2 Camara, Gilberto
3 Appel, Marius
4 Pebesma, Edzer
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
Grupo1
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 University of Münster
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 University of Münster
4 University of Münster
Endereço de e-Mail do Autor1 vwmaus1@gmail.com
2 gilberto.camara@inpe.br
RevistaJournal of Statistical Software
Volume88
Número5
Páginas1-31
Histórico (UTC)2019-02-07 15:51:27 :: simone -> administrator :: 2019
2019-03-11 12:09:42 :: administrator -> simone :: 2019
2019-06-18 17:19:22 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:09 :: 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-Chavedynamic programming
MODIS time series
land cover changes
crop monitoring
ResumoThe opening of large archives of satellite data such as LANDSAT, MODIS and the SENTINELs has given researchers unprecedented access to data, allowing them to better quantify and understand local and global land change. The need to analyze such large data sets has led to the development of automated and semi-automated methods for satellite image time series analysis. However, few of the proposed methods for remote sensing time series analysis are available as open source software. In this paper we present the R package dtwSat. This package provides an implementation of the time-weighted dynamic time warping method for land cover mapping using sequence of multi-band satellite images. Methods based on dynamic time warping are flexible to handle irregular sampling and out-of-phase time series, and they have achieved significant results in time series analysis. Package dtwSat is available from the Comprehensive R Archive Network (CRAN) and contributes to making methods for satellite time series analysis available to a larger audience. The package supports the full cycle of land cover classification using image time series, ranging from selecting temporal patterns to visualizing and assessing the results.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > DIDPI > dtwSat: time-weighted dynamic...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 07/02/2019 13:51 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvomaus_dtwsat.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 6
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 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 Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3JU4H2E
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.17.53   (acesso restrito)
Última Atualização2015:12.04.10.42.35 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.17.53.09
Última Atualização dos Metadados2021:03.06.19.31.05 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoMausCâCaRaSaQu:2015:OPBoDy
TítuloOPen boundary dynamic time warping for satellite image time series classification
Ano2015
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho3632 KiB
2. Contextualização
Autor1 Maus, Victor Wegner
2 Câmara, Gilberto
3 Cartaxo, Ricardo Modesto de Souza
4 Ramos, Fernando Manuel
5 Sanchez Ipia, Alber Hamersson
6 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JH4A
5
6 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
Grupo1 CST-CST-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
5 CST-CST-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
6 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)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 victor.maus@inpe.br
2 gilberto.camara@inpe.br
3 cartaxo@dpi.inpe.br
4 fernando.ramos@inpe.br
5 alber.ipia@inpe.br
6 gribeiro@dpi.inpe.br
Nome do EventoIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Localização do EventoMilan, Italy
Data23-31 July
Histórico (UTC)2015-07-28 17:53:09 :: simone -> administrator ::
2021-03-06 19:31:05 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ÁreaCST
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > OPen boundary dynamic...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > OPen boundary dynamic...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CST > OPen boundary dynamic...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 28/07/2015 14:53 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
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
8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/449U4PL
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2021/03.06.05.18 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.22 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label language 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)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3AFL2PP
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2011/09.22.16.56
Última Atualização2012:06.25.13.04.45 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2011/09.22.16.56.40
Última Atualização dos Metadados2022:04.09.17.55.12 (UTC) administrator
DOI10.1371/journal.pone.0023378
ISSN1932-6203
Rótulolattes: 9205282923078496 4 CampanharoRam:2011:DuBeTi
Chave de CitaçãoCampanharoSirMalRamAma:2011:DuTiSe
TítuloDuality between time series and network analysis
ProjetoConselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico (CNPq/Brazil); National Science Foundation (NSF)[SBE 0624318]
Ano2011
MêsAug.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1355 KiB
2. Contextualização
Autor1 Campanharo, Andriana Susana Lopes de Oliveira
2 Sirer, M. Irmak
3 Malmgren, R. Dean
4 Ramos, Fernando Manuel
5 Amaral, L. A. N
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JH4A
Grupo1 LAC-CTE-INPE-MCT-BR
2
3
4 DIR-DIR-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Northwestern Univ, Dept Chem & Biol Engn, Evanston, IL USA
3 Northwestern Univ, Dept Chem & Biol Engn, Evanston, IL USA
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Department of Chemical and Biological Engineering, Northwestern University, Evanston, IL, United States
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4 fernando@lac.inpe.br
Endereço de e-Mailfernando@lac.inpe.br
RevistaPLoS One
Volume6
Número8
Páginas1-12
Nota SecundáriaC_ASTRONOMIA_/_FÍSICA A1_BIOTECNOLOGIA C_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I A1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I A2_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_III A1_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B5_EDUCAÇÃO B2_INTERDISCIPLINAR B3_MEDICINA_I B3_MEDICINA_II C_MEDICINA_III B3_MEDICINA_VETERINÁRIA B2_ODONTOLOGIA A2_PSICOLOGIA C_QUÍMICA B2_SAÚDE_COLETIVA
Histórico (UTC)2011-09-23 14:11:16 :: lattes -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2011
2012-06-25 13:05:40 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2011
2022-04-09 17:55:12 :: administrator -> marciana :: 2011
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-ChaveArabidopsis
article
artificial neural network
controlled study
correlation analysis
heart rate
information processing
intermethod comparison
Internet
metabolism
statistical analysis
time series analysis
ResumoStudying the interaction between a system's components and the temporal evolution of the system are two common ways to uncover and characterize its internal workings. Recently, several maps from a time series to a network have been proposed with the intent of using network metrics to characterize time series. Although these maps demonstrate that different time series result in networks with distinct topological properties, it remains unclear how these topological properties relate to the original time series. Here, we propose a map from a time series to a network with an approximate inverse operation, making it possible to use network statistics to characterize time series and time series statistics to characterize networks. As a proof of concept, we generate an ensemble of time series ranging from periodic to random and confirm that application of the proposed map retains much of the information encoded in the original time series (or networks) after application of the map (or its inverse). Our results suggest that network analysis can be used to distinguish different dynamic regimes in time series and, perhaps more importantly, time series analysis can provide a powerful set of tools that augment the traditional network analysis toolkit to quantify networks in new and useful ways.
ÁreaGEST
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Duality between time...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIR > Duality between time...
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/J8LNKAN8RW/3AFL2PP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/3AFL2PP
Idiomaen
Arquivo AlvoCampanharo-LAC-journal.pone.0023378[1].pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lattes
secretaria.cpa@dir.inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
secretaria.cpa@dir.inpe.br
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/449PGL8
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/49NA8NH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2023/08.29.11.49
Última Atualização2023:08.29.11.49.52 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2023/08.29.11.49.52
Última Atualização dos Metadados2023:09.26.02.57.44 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoSimõesCamaQuei:2017:FiClMe
TítuloFiltering and Clustering Methods For Satellite Image Time Series
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho108 KiB
2. Contextualização
Autor1 Simões, Rolf Ezequiel de Oliveira
2 Camara, Gilberto
3 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
Grupo1 CAP-COMP-SESPG-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 rolfsimoes@gmail.com
2 gilberto.camara@inpe.br
3 gilberto.queiroz@inpe.br
Nome do EventoWorkshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 17 (WORCAP)
Localização do EventoSão José dos Campos, SP
Data20-22 nov. 2017
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioSessão Oral
Histórico (UTC)2023-08-29 11:49:52 :: simone -> administrator ::
2023-09-26 02:57:44 :: 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-ChaveSatellite Image Time Series
Filtering
Clustering
ResumoUsing time series derived from big Earth Observation data sets is one of the leading research trends in Land Use Science and Remote Sensing. One of the more promising uses of satellite time series is its application for classification of land use and land cover, since our growing demand for natural resources has caused major environmental impacts. Given this motivation, this work provides a survey of two topics which are relevant for image classification: noise removal and cluster analysis. In noise removal, we investigate different techniques for filtering and smoothing time series. For cluster analysis, we discuss methods that have been published in the literature for time series clustering and test their application to SITS. This discussion is illustrated by a number of examples. In the filtering part, we did two experiments of using smoothing methods to support the classification of noisy time series. The smoothing methods applied to the data and a cross-validation showed that our improvement were insignificant when compared to the original data experiment. In the clustering part, we present some preliminary results of using agglomerative hierarchical clustering with ward linkage as merging criterion. The result of the experiments suggest that the patterns extraction by clustering process is a promising technique to improve prototype extraction from SITS data.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > DIDPI > Filtering and Clustering...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Filtering and Clustering...
Arranjo 3Filtering and Clustering...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 29/08/2023 08:49 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/49NA8NH
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34P/49NA8NH
Idiomaen
Arquivo AlvoSimoes_filtering.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPDW34P/49QQESB
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2023/09.14.00.51 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.22 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 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 mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/47KS5PS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/09.16.12.13
Última Atualização2022:09.16.12.18.02 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/09.16.12.13.10
Última Atualização dos Metadados2024:01.23.16.16.55 (UTC) simone
DOI10.3390/rs14153658
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoDoblasPrietoRBQMAMCSS:2022:OpNeTi
TítuloDETER-R: An Operational Near-Real Time Tropical Forest Disturbance Warning System Based on Sentinel-1 Time Series Analysis
ProjetoMonitoramento dos Biomas Brasileiros por Satélite – Construção de Novas Capacidades (2019 - 2023)
Ano2022
MêsAug.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho672 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Doblas Prieto, Juan
 2 Reis, Mariane Souza
 3 Belluzzo, Amanda Pinoti
 4 Quadros, Camila Barata
 5 Moraes, Douglas Rafael Vidal de
 6 Almeida, Claudio Aparecido de
 7 Maurano, Luís Eduardo Pinheiro
 8 Carvalho, André Fernando Araújo de
 9 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
10 Shimabukuro, Yosio Edemir
Identificador de Curriculo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
10 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo 1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 2 CST-CST-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
 3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 5 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 7 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 8 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 9 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
10 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 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)
 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
10 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor 1 juandb@gmail.com
 2 rin.reis@gmail.com
 3 amanda.belluzzo@gmail.com
 4 camilbquadros@gmail.com
 5 moraesdrv@gmail.com
 6 almeidaclaudio68@gmail.com
 7 luis.maurano@inpe.br
 8 afacarvalho@yahoo.com.br
 9 sjssantanna@gmail.com
10 edemirshima@gmail.com
RevistaRemote Sensing
Volume14
Número15
Páginase3658
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2022-09-16 12:13:10 :: simone -> administrator ::
2022-09-16 12:13:11 :: administrator -> simone :: 2022
2022-09-16 12:18:03 :: simone -> administrator :: 2022
2022-09-20 02:16:15 :: administrator -> simone :: 2022
2022-12-19 18:53:06 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:46:15 :: administrator -> simone :: 2022
2023-12-18 23:18:29 :: simone -> administrator :: 2022
2024-01-10 18:58:23 :: administrator -> simone :: 2022
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-Chaveforest monitoring
SAR
Sentinel-1
time series analysis
ResumoContinuous monitoring of forest disturbance on tropical forests is a fundamental tool to support proactive preservation actions and to stop further destruction of native vegetation. Currently most of the monitoring systems in operation are based on optical imagery, and thus are flaw-prone on areas with frequent cloud cover. As this, several Synthetic Aperture Radar (SAR)-based systems have been developed recently, aiming all-weather disturbance detection. This article presents the main aspects and the results of the first year of operation of the SAR based Near Real-Time Deforestation Detection System (DETER-R), an automated deforestation detection system focused on the Brazilian Amazon. DETER-R uses the Google Earth Engine platform to preprocess and analyze Sentinel-1 SAR time series. New images are treated and analyzed daily. After the automated analysis, the system vectorizes clusters of deforested pixels and sends the corresponding polygons to the environmental enforcement agency. After 12 months of operational life, the system has produced 88,572 forest disturbance warnings. Human validation of the warning polygons showed a extremely low rate of misdetections, with less than 0.2% of the detected area corresponding to false positives. During the first year of operation, DETER-R provided 33,234 warnings of interest to national monitoring agencies which were not detected by its optical counterpart DETER in the same period, corresponding to an area of 105,238.5 ha, or approximately 5% of the total detections. During the rainy season, the rate of additional detections increased as expected, reaching 8.1%.
ÁreaSRE
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/47KS5PS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/47KS5PS
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-14-03658-v2_compressed.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/4AH5NEL
8JMKD3MGPCW/449U4PL
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2024/01.10.18.57 8
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 4
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.20 4
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
NotasPrêmio CAPES Elsevier 2023 - ODS 15: Vida terrestre
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaResumo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGPDW34P/47TMCT2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16c/2022/11.03.15.18
Última Atualização2022:11.03.15.18.59 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m16c/2022/11.03.15.18.59
Última Atualização dos Metadados2023:01.03.16.50.06 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoFerreira:2022:EaObDa
TítuloEarth Observation Data Cubes for Satellite Image Time Series Analysis
FormatoOn-line.
Ano2022
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho93470 KiB
2. Contextualização
AutorFerreira, Karine Reis
GrupoDIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autorkarine.ferreira@inpe.br
EditorSantos, Rafael Duarte Coelho dos
Calheiros, Alan James Peixoto
Queiroz, Gilberto Ribeiro de
Shiguemori, Elcio Hideiti
Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli
Korting, Thales Sehn
Júnior, Valdivino Alexandre de Santiago
Nome do EventoWorkshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 22 (WORCAP)
Localização do EventoSão José dos Campos
Data12-16 set. 2022
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroResumos
Tipo Terciáriopalestra
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2022-11-03 15:19:11 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:50:06 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveData cube
time series
ResumoGrandes volumes de dados de observação da Terra estão disponíveis abertamente. Especialistas têm acesso a aquisições repetidas de uma mesma área e as séries temporais resultantes dessas sequências melhoram nossa compreensão dos padrões e processos ecológicos. Em vez de selecionar imagens individuais de datas específicas e compará-las, pesquisadores podem acompanhar mudanças continuamente analisando séries temporais de imagens. Para suportar análise de séries temporais de imagens, dados prontos para análise (ARD - Analysis Read Data) de imagens são modelados como cubos de dados multidimensionais. Atualmente, existem diferentes iniciativas para produzir cubos de dados de observação da Terra para regiões específicas, incluindo o Swiss Data Cube, Digital Earth África e o Brazil Data Cube. Esta palestra abordará temas de pesquisa em Computação Aplicada nas áreas de grandes volumes de cubos de dados de observação da Terra e análise de séries temporais de imagens, no contexto do projeto Brazil Data Cube.
ÁreaCOMP
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34P/47TMCT2
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34P/47TMCT2
Idiomapt
Arquivo AlvoPalestra_EO Data Cubes for Satellite Image Time Series - Karine Reis_INPE.mp4
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.03
Permissão de Leituraallow from all
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
8JMKD3MGPDW34P/47TNA9P
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2022/11.03.20.14 3
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition holdercode isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder 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 Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/4524AB2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.01.19.39
Última Atualização2021:07.01.19.39.49 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.01.19.39.49
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.22.27.25 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs13132428
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoSimõesCQSASCF:2021:SaImTi
TítuloSatellite Image Time Series Analysis for Big Earth Observation Data
Ano2021
MêsJune
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho5013 KiB
2. Contextualização
Autor1 Simões, Rolf Ezequiel de Oliveira
2 Camara, Gilberto
3 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
4 Souza, Felipe
5 Andrade, Pedro Ribeiro de
6 Santos, Lorena Alves dos
7 Carvalho, Alexandre
8 Ferreira, Karine Reis
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
4
5
6
7
8 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
Grupo1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
5 DIIAV-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
6 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
7
8 DIOTG-CGCT-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 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Instituto de Pesquisas Economicas e Aplicadas (IPEA)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 rolf.simoes@inpe.br
2 gilberto.camara@inpe.br
3 gilberto.queiroz@inpe.br
4 felipe.souza@inpe.br
5 pedro.andrade@inpe.br
6 lorena.santos@inpe.br
7 alexandre.ywata@ipea.gov.br
8 karine.ferreira@inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume13
Número13
Páginase2428
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2021-07-01 19:39:49 :: simone -> administrator ::
2021-07-01 19:39:50 :: administrator -> simone :: 2021
2021-07-01 19:40:36 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-03 22:27:25 :: administrator -> simone :: 2021
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-Chavebig Earth observation data
data cubes
satellite image time series
machine learning and deep learning for remote sensing
R package
ResumoThe development of analytical software for big Earth observation data faces several challenges. Designers need to balance between conflicting factors. Solutions that are efficient for specific hardware architectures can not be used in other environments. Packages that work on generic hardware and open standards will not have the same performance as dedicated solutions. Software that assumes that its users are computer programmers are flexible but may be difficult to learn for a wide audience. This paper describes sits, an open-source R package for satellite image time series analysis using machine learning. To allow experts to use satellite imagery to the fullest extent, sits adopts a time-first, space-later approach. It supports the complete cycle of data analysis for land classification. Its API provides a simple but powerful set of functions. The software works in different cloud computing environments. Satellite image time series are input to machine learning classifiers, and the results are post-processed using spatial smoothing. Since machine learning methods need accurate training data, sits includes methods for quality assessment of training samples. The software also provides methods for validation and accuracy measurement. The package thus comprises a production environment for big EO data analysis. We show that this approach produces high accuracy for land use and land cover maps through a case study in the Cerrado biome, one of the worlds fast moving agricultural frontiers for the year 2018.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > SER > Satellite Image Time...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Satellite Image Time...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/4524AB2
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/4524AB2
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-13-02428.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.22 2
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
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 readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/386JD75
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2010/08.30.19.53
Última Atualização2010:08.30.19.53.11 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2010/08.30.19.53.12
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.34.24 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoCarliDuarMota:2010:ImFoCa
TítuloImproving the forecasting capabilities in time series analysis
FormatoOn-line.
Ano2010
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho232 KiB
2. Contextualização
Autor1 Carli, Henrique
2 Duarte, Luiz Guilherme
3 Mota, Luis Antônio C. P
EditorMacau, Elbert Einstein Nehrer
Turci, Luiz Felipe Ramos
Martins Filho, Luiz Siqueira
Endereço de e-Mailfelipeturci@yahoo.com.br
Nome do EventoDynamics Days South America 2010 - International conference on chaos and nonlinear dynamics.
Localização do EventoSão José dos Campos
DataJuly 26-30, 2010
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2010-12-08 16:04:29 :: felipeturci@yahoo.com.br -> administrator :: 2010
2018-06-05 04:34:24 :: administrator -> marciana :: 2010
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveApplications of nonlinear sciences
chaotic dynamics
time series analysis
ResumoFor any observed system, physical or otherwise, one generally wishes to make predictions on its future evolution. Sometimes, very little is known about the system. If a time series is the only source of information on the system, prediction of the future values of the series requires a modelling of the system's (perhaps nonlinear) dynamical law. In particular, one is interested on the forecasting capabilities of the global approach to time series analysis. This can be a very complex and computationaly expensive procedure. So, there is a clear demand for procedures that can, without increasing the degree of the global mapping, enhance the accuracy of such mappings.
ÁreaCOMP
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/8JMKD3MGP7W/386JD75
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/386JD75
Idiomaen
Arquivo Alvo69925.pdf_m=69925&fi=0&f=69925.pdf
Grupo de Usuáriosfelipeturci@yahoo.com.br
administrator
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition electronicmailaddress group isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3PGFBTH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/08.25.18.34
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/08.25.18.34.54
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.27.46 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoReisDomiMaca:2017:WaApTi
TítuloWavelet-Recurrence Approach for time series analysis
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
2. Contextualização
Autor1 Reis, Barbara Maximino da Fonseca
2 Domingues, Margarete Oliveira
3 Macau, Elbert Einstein Nehrer
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHQP
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGUT
Grupo1 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 LABAC-COCTE-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 barbara.reis@inpe.br
2 margarete.domingues@inpe.br
3 elbert.macau@inpe.br
Nome do EventoInternational Symposium on Recurrence Plots, 7
Localização do EventoSão Paulo, SP
Data23-25 aug.
Tipo TerciárioPoster
Histórico (UTC)2017-08-25 18:35:10 :: simone -> administrator :: 2017
2018-06-04 02:27:46 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Wavelet-Recurrence Approach for...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Wavelet-Recurrence Approach for...
Conteúdo da Pasta docnão têm arquivos
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 25/08/2017 15:34 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaLivro ou Monografia (Book)
Última Atualização dos Metadados2017:05.27.23.15.02 (UTC) banon
Chave de CitaçãoRobinsonSilv:1978:DiSiPr
TítuloDigital Signal Processing and Time Series Analysis
Ano1978
Data de Acesso16 maio 2024
2. Contextualização
Autor1 Robinson, E. A.
2 Silvia, M. T.
Editora (Publisher)Holden-Day
4. Condições de acesso e uso
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório de Banco de Dadosdpi.inpe.br/banon/1998/10.30.11.10
6. Notas
Campos Vaziosabstract affiliation archivingpolicy archivist area callnumber city contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format group holdercode identifier isbn issn keywords label language lineage mark mirrorrepository nextedition nexthigherunit notes numberoffiles numberofpages numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor seriestitle session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype translator url usergroup versiontype volume