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Data e hora local de busca: 16/05/2024 12:52.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3SMPQ6H
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/02.07.16.19   (acesso restrito)
Última Atualização2019:02.07.16.19.03 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/02.07.16.19.03
Última Atualização dos Metadados2024:01.23.15.49.39 (UTC) simone
DOI10.1016/j.isprsjprs.2019.01.019
ISSN0924-2716
Chave de CitaçãoFerreiraWagAraShiSou:2019:TrSpCl
TítuloTree species classification in tropical forests using visible to shortwave infrared WorldView-3 images and texture analysis
Ano2019
MêsMar.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho4339 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ferreira, Matheus Pinheiro
2 Wagner, Fabien Hubert
3 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
4 Shimabukuro, Yosio Edemir
5 Souza Filho, Carlos Roberto de
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Militar de Engenharia (IME)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Endereço de e-Mail do Autor1 matheus@ime.eb.br
2
3 luiz.aragao@inpe.br
4 yosio.shimabukuro@inpe.br
RevistaISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
Volume149
Páginas119-131
Nota SecundáriaA1_GEOCIÊNCIAS A2_INTERDISCIPLINAR A2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B1_ENGENHARIAS_IV B1_BIODIVERSIDADE C_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2019-02-07 16:19:03 :: simone -> administrator ::
2019-02-07 16:19:03 :: administrator -> simone :: 2019
2019-02-07 16:19:51 :: 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-ChaveTropical forests
Biodiversity
Tree species discrimination
Very-high resolution
Canopy structure
GLCM
ResumoTropical forest conservation and management can significantly benefit from information about the spatial distribution of tree species. Very-high resolution (VHR) spaceborne platforms have been hailed as a promising technology for mapping tree species over broad spatial extents. WorldView-3, the most advanced VHR sensor, provides spectral data in 16 bands covering the visible to near-infrared (VNIR, 4001040 nm) and shortwaveinfrared (SWIR, 12102365 nm) wavelength ranges. It also collects images at unprecedented levels of details using a panchromatic band with 0.3-m of spatial resolution. However, the potential of WorldView-3 at its full spectral and spatial resolution for tropical tree species classification remains unknown. In this study, we performed a comprehensive assessment of WorldView-3 images acquired in the dry and wet seasons for tree species discrimination in tropical semi-deciduous forests. Classification experiments were performed using VNIR individually and combined with SWIR channels. To take advantage of the sub-metric resolution of the panchromatic band for classification, we applied an individual tree crown (ITC)-based approach that employed pansharpened VNIR bands and gray level co-occurrence matrix texture features. We determined whether the combination of images from the two annual seasons improves the classification accuracy. Finally, we investigated which plant traits influenced species detection. The new SWIR sensing capabilities of WorldView-3 increased the average producers accuracy up to 7.8%, by enabling the detection of non-photosynthetic vegetation within ITCs. The combination of VNIR bands from the two annual seasons did not improve the classification results when compared to the results obtained using images from each season individually. The use of VNIR bands at their original 1.2-m spatial resolution yielded average producers accuracies of 43.1 ± 3.1% and 38.8 ± 3% in the wet and dry seasons, respectively. The ITC-based approach improved the accuracy to 70 ± 8% in the wet and 68.4 ± 7.4% in the dry season. Texture analysis of the panchromatic band enabled the detection of species-specific differences in crown structure, which improved species detection. The use of texture analysis, pan-sharpening, and ITC delineation is a potential approach to perform tree species classification in tropical forests with WorldView-3 satellite images.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Tree species classification...
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agreement.html 07/02/2019 14:19 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoferreira_tree.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/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 3
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
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 number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project 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)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3UAM9T8
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2019/10.29.14.16
Última Atualização2019:10.29.14.16.05 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2019/10.29.14.16.05
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.12.30.36 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00097-3
Chave de CitaçãoSotheAlScLiLiMiTo:2019:SiSpMa
TítuloSingle-tree species mapping using one-class classification methods and UAV hyperspectral images
FormatoInternet
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho691 KiB
2. Contextualização
Autor1 Sothe, Camile
2 Almeida, Cláudia Maria de
3 Schimalski, Marcos Benedito
4 Liesenberg, Veraldo
5 Lima, Carla Luciane
6 Miyoshi, Gabriela Takahashi
7 Tommaselli, Antonio Maria Garcia
Grupo1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)
4 Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)
5 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
6 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
7 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Endereço de e-Mail do Autor1 camile.sothe@inpe.br
2 almeida@dsr.inpe.br
3 marcos.schimalski@udesc.br
4 veraldo@gmail.com
5 carla_engflorestal@yahoo.com.br
6 takahashi.gabi@gmail.com
7 a.tommaselli@unesp.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Sanches, Ieda DelArco
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19 (SBSR)
Localização do EventoSantos
Data14-17 abril 2019
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas343-346
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2019-11-06 18:26:47 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 12:30:36 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveendangered tree species
Support Vector Machine
Random Forest
Principal Component Analysis
Minimum Noise Fraction
ResumoProgress in tree species mapping with hyperspectral data usually is limited by the multi-class classification framework, which imposes the requirement of exhaustively defining all species encountered in a landscape. As the research objective may be to map only one or a few species of interest, it is necessary to explore alternative classification methods that may be used to more efficiently detect a single species. In this study, we used UAV hyperspectral data to detect one endangered tree species, Araucaria angustifolia, in a subtropical forest area comparing the performance of two one-class classifiers (OCC): OCSVM and OCRF. Besides the 25 spectral bands (SB), we also tested two other datasets: one comprising the first five MNF components, and the other one comprising the first five PCA. Both algorithms and all the datasets reached good results, with F-score varying from 0.81 for OCRF and SB dataset, to 1 for OCSVM associated with the PCA dataset.
ÁreaSRE
TipoSensoriamento remoto hiperespectral
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Single-tree species mapping...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Single-tree species mapping...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 19 > Single-tree species mapping...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 19 > Single-tree species mapping...
Arranjo 5Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 19 > Single-tree species mapping...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3UAM9T8
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3UAM9T8
Idiomapt
Arquivo Alvo97927.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGP6W34M/3UCAT7H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2019/11.08.12.52 2
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark 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
Identificador8JMKD3MGP3W/43NH7AB
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2020/12.07.14.57   (acesso restrito)
Última Atualização2020:12.08.12.38.39 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2020/12.07.14.57.17
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.31.24 (UTC) administrator
DOI10.5194/isprs-annals-v-3-2020-193-2020
ISSN0924-2716
Rótulolattes: 1861914973833506 3 SötheLAGSCFDLLMT:2020:EVCONE
Chave de CitaçãoSötheLAGSCFDLLMT:2020:EvCoNe
TítuloEvaluating a convolutional neural network for feature extraction and tree species classification using uav-hyperspectral images
Ano2020
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1064 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Söthe, Camile
 2 La Rosa, L. E. C.
 3 Almeida, Cláudia Maria de
 4 Gonsamo, A.
 5 Schimalski, Marcos Benedito
 6 Castro, J. D. B.
 7 Feitosa, Raul Queiroz
 8 Dalponte, Michele
 9 Lima, Carla Luciane
10 Liesenberg, Veraldo
11 Miyoshi, Gabriela Takahashi
12 Tommaselli, Antonio Maria Garcia
Identificador de Curriculo 1
 2
 3 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3
Grupo 1
 2
 3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação 1 McMaster University
 2 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 4 McMaster University
 5 Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)
 6 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
 7 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
 8 Fondazione Edmund Mach
 9 Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)
10 Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)
11 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
12 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Endereço de e-Mail do Autor 1 sothec@mcmaster.ca
 2 lauracuerosa@gmail.com
 3 claudia.almeida@inpe.br
 4 gonsamoa@mcmaster.ca
 5 marcos.schimalski@udesc.br
 6 bermudezjosedavid@gmail.com
 7 raul@ele.puc-rio.br
 8 michele.dalponte@fmach.it
 9 carla_engflorestal@yahoo.com.br
10 veraldo@gmail.com
11 takahashi.gabi@gmail.com
12 a.tommaselli@gmail.com
RevistaISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Volume3
Páginas193-199
Histórico (UTC)2020-12-08 12:38:39 :: lattes -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:31:24 :: administrator -> simone :: 2020
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-ChaveTropical diversity
unmanned aerial vehicle
deep learning
convolutional neural networks
support vector machine
data augmentation
ResumoThe classification of tree species can significantly benefit from high spatial and spectral information acquired by unmanned aerial vehicles (UAVs) associated with advanced feature extraction and classification methods. Different from the traditional feature extraction methods, that highly depend on users knowledge, the convolutional neural network (CNN)-based method can automatically learn and extract the spatial-related features layer by layer. However, in order to capture significant features of the data, the CNN classifier requires a large number of training samples, which are hardly available when dealing with tree species in tropical forests. This study investigated the following topics concerning the classification of 14 tree species in a subtropical forest area of Southern Brazil: i) the performance of the CNN method associated with a previous step to increase and balance the sample set (data augmentation) for tree species classification as compared to the conventional machine learning methods support vector machine (SVM) and random forest (RF) using the original training data; ii) the performance of the SVM and RF classifiers when associated with a data augmentation step and spatial features extracted from a CNN. Results showed that the CNN classifier outperformed the conventional SVM and RF classifiers, reaching an overall accuracy (OA) of 84.37% and Kappa of 0.82. The SVM and RF had a poor accuracy with the original spectral bands (OA 62.67% and 59.24%) but presented an increase between 14% and 21% in OA when associated with a data augmentation and spatial features extracted from a CNN.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Evaluating a convolutional...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvosothe_evaluating.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
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/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 5
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.43.49 1
URL (dados não confiáveis)http://www.isprs-ann-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/V-3-2020/193/2020/
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasSetores de Atividade: Atividades dos serviços de tecnologia da informação, Produção Florestal, Pesquisa e desenvolvimento científico.
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGP6W34M/48TMC62
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2023/04.18.16.57
Última Atualização2023:04.18.16.57.42 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2023/04.18.16.57.43
Última Atualização dos Metadados2024:01.08.18.04.13 (UTC) administrator
ISBN978-65-89159-04-9
Chave de CitaçãoFerreiraSantMart:2023:ImUrTr
TítuloImproving urban tree species classification with Lidar-derived metrics
FormatoInternet
Ano2023
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos2
Tamanho1098 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ferreira, Matheus Pinheiro
2 Santos, Daniel Rodrigues dos
3 Martins, Gabriela Barbosa
Afiliação1 Instituto Militar de Engenharia (IME)
2 Instituto Militar de Engenharia (IME)
3 Instituto Militar de Engenharia (IME)
Endereço de e-Mail do Autor1 matheus@ime.eb.br
2 daniel.rodrigues@ime.eb.br
3 gabriela.martins@ime.eb.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Sanches, Ieda DelArco
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 20 (SBSR)
Localização do EventoFlorianópolis
Data02-05 abril 2023
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginase155777
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2023-04-18 16:58:18 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-08 18:04:13 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveSurface normals
LIDAR intensity
Canopy structure
ResumoUrban tree species mapping provides valuable insights into the green infrastructure management of cities. However, information on the spatial distribution of tree species in urban areas is usually acquired with costly procedures such as field surveys. Remote sensing combined with field data provides an efficient way to obtain spatially explicit information on tree species distribution over broad spatial extents. In this study, we investigate the utility of light detection and ranging (LiDAR) metrics to improve tree species classification in a highly diverse tropical urban setting. LiDAR metrics were estimated using a statistical approach that retrieved surface normals. Moreover, we explore the use of LiDAR reflectivity intensity and canopy height to discriminate among species. The results show that intensity and canopy height improve the classification accuracy, while the use of surface normals reduces it. However, more research is needed to evaluate the utility of surface normals since the species have highly variable patterns, particularly in the nz direction.
ÁreaSRE
TipoLIDAR: sensores e aplicações
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 20 > Improving urban tree...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > SBSR 20 > Improving urban tree...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 20 > Improving urban tree...
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Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/48TMC62
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/48TMC62
Idiomaen
Arquivo Alvo155777.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/495J572
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2023/05.18.17.15 4
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition group holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume
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
Identificador8JMKD3MGP3W/3P5T9H5
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2017/06.21.19.50.45
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2017/06.21.19.50.46
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.26.31 (UTC) administrator
Rótulolattes: 9686528152912455 1 FerreiraFéGrGaShSo:2016:SiSpRe
Chave de CitaçãoFerreiraFéGrGaShSo:2016:SiSpRe
TítuloSimulating the spectral response of tropical tree species with 3D radiative transfer modeling
FormatoDVD
Ano2016
Data de Acesso16 maio 2024
2. Contextualização
Autor1 Ferreira, Matheus Pinheiro
2 Féret, Jean-Baptiste
3 Grau, Eloi
4 Gastellu-Etchegorry, Jean-Philippe
5 Shimabukuro, Yosio Edemir
6 Souza Filho, Carlos Roberto de
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3
4
5 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3
4
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Nome do EventoForestSAT 2016
Localização do EventoSantiago
Data2016
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioExtended Abstract
Histórico (UTC)2017-06-21 19:50:46 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:26:31 :: administrator -> lattes :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Simulating the spectral...
Conteúdo da Pasta docnão têm arquivos
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuárioslattes
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress isbn issn keywords lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)lattes
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitesibgrapi.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGPEW34M/47K9Q8B
Repositóriosid.inpe.br/sibgrapi/2022/09.12.19.00
Última Atualização2022:09.12.19.00.22 (UTC) danilojodas@gmail.com
Repositório de Metadadossid.inpe.br/sibgrapi/2022/09.12.19.00.22
Última Atualização dos Metadados2023:05.23.04.20.42 (UTC) administrator
DOI10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991757
Chave de CitaçãoJodasPaVeLoMaPa:2022:MuOvVi
TítuloMulticlass Oversampling via Optimum-Path Forest for Tree Species Classification from Street-view Perspectives
FormatoOn-line
Ano2022
Data de Acesso16 maio 2024
Número de Arquivos1
Tamanho929 KiB
2. Contextualização
Autor1 Jodas, Danilo Samuel
2 Passos, Leandro Aparecido
3 Velasco, Giuliana Del Nero
4 Longo, Mariana Hortelani Carneseca
5 Machado, Aline Ribeiro
6 Papa, João Paulo
Afiliação1 Deparment of Computing, São Paulo State University
2 CMI Lab, School of Engineering and Informatics, University of Wolverhampton
3 Institute for Technological Research, University of São Paulo
4 Institute for Technological Research, University of São Paulo
5 Institute for Technological Research, University of São Paulo
6 Deparment of Computing, São Paulo State University
Endereço de e-Maildanilojodas@gmail.com
Nome do EventoConference on Graphics, Patterns and Images, 35 (SIBGRAPI)
Localização do EventoNatal, RN
Data24-27 Oct. 2022
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioFull Paper
Histórico (UTC)2022-09-12 19:00:22 :: danilojodas@gmail.com -> administrator ::
2023-05-23 04:20:42 :: administrator -> :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveOptimum-Path Forest
deep learning
convolutional neural networks
tree classification
urban forest
ResumoUrban forest surveillance relies on several aspects that involve the analysis of green area preservation and the monitoring of individual trees. Urban trees are essential to maintain the good quality of the cities and reduce the effects of carbon dioxide emissions in the atmosphere. In this sense, one can cite the tree species diversity as essential to ensuring the preservation and proper functioning of the urban ecosystem and the conservation of the wildlife species in the urban forest environment. Furthermore, tree species play an essential role in assessing the tree risk of falling since the species are related to the wood density, thus providing further details for the tree structural analysis. However, tree species classification involves a time-consuming process that requires allocating human resources for fieldwork. Also, the tree species are quite imbalanced in the urban landscape, requiring a more efficient approach to provide accurate results for minority species. Therefore, computer-aided methods are helpful to support the rapid analysis of the tree species for tasks involving inventory and analysis of the tree conditions. This paper proposes a multiclass extension of the O2PF, an Optimum-Path Forest-based oversampling method, to generate synthetic samples based on features extracted from images of five urban tree species. Further, we present the so-called "Street Level Tree Species Classification", a novel dataset for tree species classification based on tree images from the ground-view perspective. Four variants of the multiclass O2PF were tested and compared to several state-of-the-art oversampling methods found in the literature. The obtained results confirm the effectiveness and superior accuracy of the proposed approaches in most cases.
Arranjourlib.net > SDLA > Fonds > SIBGRAPI 2022 > Multiclass Oversampling via...
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agreement.html 12/09/2022 16:00 1.6 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPEW34M/47K9Q8B
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPEW34M/47K9Q8B
Idiomaen
Arquivo Alvopaper.pdf
Grupo de Usuáriosdanilojodas@gmail.com
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPEW34M/495MHJ8
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/sibgrapi/2023/05.19.12.10 9
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage edition editor electronicmailaddress group holdercode isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3TEPAFL
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2019/06.10.14.00
Última Atualização2019:06.13.12.35.49 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2019/06.10.14.00.17
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.35.22 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs11111338
ISSN2072-4292
Rótulolattes: 1861914973833506 3 SötheDASLLMT:2019:TrSpCl
Chave de CitaçãoSotheDASLLMT:2019:TrSpCl
TítuloTree species classification in a highly diverse subtropical forest integrating UAV-based photogrammetric point cloud and hyperspectral data
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho5041 KiB
2. Contextualização
Autor1 Sothe, Camile
2 Damponte, Michele
3 Almeida, Cláudia Maria de
4 Schimalski, Marcos Benedito
5 Lima, Carla Luciane
6 Liesenberg, Veraldo
7 Miyoshi, Gabriela Takahashi
8 Tommaselli, Antonio Maria Garcia
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Research and Innovation Centre, Fondazione E. Mach
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Universidade Estadual de Santa Catarina (UDESC)
5 Universidade Estadual de Santa Catarina (UDESC)
6 Universidade Estadual de Santa Catarina (UDESC)
7 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
8 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Endereço de e-Mail do Autor1 camile.sothe@inpe.br
2 michele.dalponte@fmach.it
3 claudia.almeida@inpe.br
4 marcos.schimalski@udesc.br
5 carla_engflorestal@yahoo.com.br
6 veraldo.liesenberg@udesc.br
7 takahashi.gabi@gmail.com
8 a.tommaselli@unesp.br
RevistaRemote Sensing
Volume11
Número11
Páginas1-25
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2019-06-10 14:14:14 :: lattes -> administrator :: 2019
2019-06-13 12:31:02 :: administrator -> lattes :: 2019
2019-06-13 12:35:50 :: lattes -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:35:22 :: 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-Chavetree species mapping
tropical biodiversity
imaging spectroscopy
photogrammetry
support vector machine
ResumoThe use of remote sensing data for tree species classification in tropical forests is still a challenging task, due to their high floristic and spectral diversity. In this sense, novel sensors on board of unmanned aerial vehicle (UAV) platforms are a rapidly evolving technology that provides new possibilities for tropical tree species mapping. Besides the acquisition of high spatial and spectral resolution images, UAV-hyperspectral cameras operating in frame format enable to produce 3D hyperspectral point clouds. This study investigated the use of UAV-acquired hyperspectral images and UAV-photogrammetric point cloud (PPC) for classification of 12 major tree species in a subtropical forest fragment in Southern Brazil. Different datasets containing hyperspectral visible/near-infrared (VNIR) bands, PPC features, canopy height model (CHM), and other features extracted from hyperspectral data (i.e., texture, vegetation indices-VIs, and minimum noise fraction-MNF) were tested using a support vector machine (SVM) classifier. The results showed that the use of VNIR hyperspectral bands alone reached an overall accuracy (OA) of 57% (Kappa index of 0.53). Adding PPC features to the VNIR hyperspectral bands increased the OA by 11%. The best result was achieved combining VNIR bands, PPC features, CHM, and VIs (OA of 72.4% and Kappa index of 0.70). When only the CHM was added to VNIR bands, the OA increased by 4.2%. Among the hyperspectral features, besides all the VNIR bands and the two VIs (NDVI and PSSR), the first four MNF features and the textural mean of 565 and 679 nm spectral bands were pointed out as more important to discriminate the tree species according to Jeffries Matusita (JM) distance. The SVM method proved to be a good classifier for the tree species recognition task, even in the presence of a high number of classes and a small dataset.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Tree species classification...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3TEPAFL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3TEPAFL
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-11-01338.pdf
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.43.49 1
URL (dados não confiáveis)https://www.mdpi.com/2072-4292/11/11/1338
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasSetores de Atividade: Atividades dos serviços de tecnologia da informação, Pesquisa e desenvolvimento científico.
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork usergroup
7. Controle da descrição
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