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Data e hora local de busca: 16/05/2024 12:06.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TJ735H
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.01.11.31   (acesso restrito)
Última Atualização2019:07.19.11.18.35 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.01.11.31.28
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.42.15 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1007/978-3-030-24305-0_43
ISBN978-303024304-3
ISSN03029743
Chave de CitaçãoBittencourtMoreSantSant:2019:EvClMo
TítuloEvaluating classification models in a burning areas' detection approach
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho1776 KiB
2. Contextualização
Autor1 Bittencourt, Olga Oliveira
2 Morelli, Fabiano
3 Santos Júnior, Cícero Alves dos
4 Santos, Rafael Duarte Coelho dos
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JJ4N
Grupo1 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 CGCPT-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 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)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 olga.bittencourt@inpe.br
2 fabiano.morelli@inpe.br
3 cicero.santos@inpe.br
4 rafael.santos@inpe.br
EditorMisra, Sanjay
Gervasi, Osvaldo
Murgante, Beniamino
Stankova, Elena
Korkhov, Vladimir
Torre, Carmelo
Rocha, Ana Maria A. C.
Taniar, David
Apduhan, Bernady O.
Tarantino, Eufemia
Nome do EventoInternational Conference on Computational Science and its Applications
Localização do EventoSaint Petersburg, Russia
Data01-04 July
Editora (Publisher)Springer
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2019-07-01 11:32:25 :: simone -> administrator :: 2019
2019-07-02 13:32:04 :: administrator -> simone :: 2019
2019-07-19 11:18:36 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:15 :: 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-ChaveBurned areas
Classification models
Remote sensing data
ResumoWe present a study to improve automation and accuracy on a Woody Savannah burned areas classification process through the use of Machine Learning (ML) classification models. The reference method for this is to extract polygons from images through segmentation and identify changes in polygons extracted from images taken from the same area but in different times through manual labeling. However, not all differences correspond to burned areas: there are also deforestation, change in crops, and clouds. Our objective is to identify the changed areas caused by fire. We propose an approach that employs polygons attributes for classification and evaluation in order to identify changes caused by fire. This paper presents the more relevant classifier models to the problem, highlighting Random Forest and an Ensemble model, that achieved better results. The developed approach is validated over a study area in the Brazilian Woody Savannah against reference data derived from classifications manually done by experts. The results indicate enhancement of the methods used so far, and will eventually be applied to more data from different areas and biomes.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Evaluating classification models...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Evaluating classification models...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGCPT > Evaluating classification models...
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agreement.html 01/07/2019 08:31 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
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
8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3EUPEJL
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.06.18.03 5
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.58.32 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition format label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitesibgrapi.sid.inpe.br
Código do Detentoribi 8JMKD3MGPEW34M/46T9EHH
Identificador8JMKD3MGPAW/3RP9FF2
Repositóriosid.inpe.br/sibgrapi/2018/09.03.15.27
Última Atualização2018:09.03.15.27.41 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/sibgrapi/2018/09.03.15.27.41
Última Atualização dos Metadados2022:06.14.00.09.20 (UTC) administrator
DOI10.1109/SIBGRAPI.2018.00013
Chave de CitaçãoDallaquaFariFaze:2018:AcLeAp
TítuloActive Learning Approaches for Deforested Area Classification
FormatoOn-line
Ano2018
Data de Acesso16 maio 2024
Número de Arquivos1
Tamanho1003 KiB
2. Contextualização
Autor1 Dallaqua, Fernanda B. J. R.
2 Faria, Fabio A.
3 Fazenda, Alvaro L.
Afiliação1 UNIFESP
2 UNIFESP
3 UNIFESP
EditorRoss, Arun
Gastal, Eduardo S. L.
Jorge, Joaquim A.
Queiroz, Ricardo L. de
Minetto, Rodrigo
Sarkar, Sudeep
Papa, João Paulo
Oliveira, Manuel M.
Arbeláez, Pablo
Mery, Domingo
Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Spina, Thiago Vallin
Mendes, Caroline Mazetto
Costa, Henrique Sérgio Gutierrez
Mejail, Marta Estela
Geus, Klaus de
Scheer, Sergio
Endereço de e-Mailfernandab.dallaqua@gmail.com
Nome do EventoConference on Graphics, Patterns and Images, 31 (SIBGRAPI)
Localização do EventoFoz do Iguaçu, PR, Brazil
Data29 Oct.-1 Nov. 2018
Editora (Publisher)IEEE Computer Society
Cidade da EditoraLos Alamitos
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioFull Paper
Histórico (UTC)2018-09-03 15:27:41 :: fernandab.dallaqua@gmail.com -> administrator ::
2022-06-14 00:09:20 :: administrator -> :: 2018
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo de Versãofinaldraft
Palavras-ChaveForest Monitoring
Active Learning
Remote Sensing Imagery
ResumoThe conservation of tropical forests is a social and ecological relevant subject because of its important role in the global ecosystem. Forest monitoring is mostly done by extraction and analysis of remote sensing imagery (RSI) information. In the literature many works have been successful in remote sensing image classification through the use of machine learning techniques. Generally, traditional learning algorithms demand a representative and huge training set which can be an expensive procedure, especially in RSI, where the imagery spectrum varies along seasons and forest coverage. A semi-supervised learning paradigm known as active learning (AL) is proposed to solve this problem, as it builds efficient training sets through iterative improvement of the model performance. In the construction process of training sets, unlabeled samples are evaluated by a user-defined heuristic, ranked and then the most relevant samples are labeled by an expert user. In this work two different AL approaches (Confidence Heuristics and Committee) are presented to classify remote sensing imagery. In the experiments, our AL approaches achieve excellent effectiveness results compared with well-known approaches existing in the literature for two different datasets.
Arranjo 1urlib.net > SDLA > Fonds > SIBGRAPI 2018 > Active Learning Approaches...
Arranjo 2urlib.net > SDLA > Fonds > Full Index > Active Learning Approaches...
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agreement.html 03/09/2018 12:27 1.2 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPAW/3RP9FF2
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPAW/3RP9FF2
Idiomaen
Arquivo AlvosibgrapiID116.pdf
Grupo de Usuáriosfernandab.dallaqua@gmail.com
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPAW/3RPADUS
8JMKD3MGPEW34M/4742MCS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/sibgrapi/2018/09.03.20.37 9
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination edition electronicmailaddress group isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume

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...
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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 Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/37NQSCF
Repositóriodpi.inpe.br/plutao@80/2010/06.25.15.30.49
Última Atualização2011:01.05.16.27.12 (UTC) marciana
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao@80/2010/06.25.15.30.50
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.13.04 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISSN1682-1777
Rótulolattes: 1861914973833506 2 CamargoAlCoFeOlFeHe:2010:CoApOp
Chave de CitaçãoCamargoAlCoFeOlFeHe:2010:CoApOp
TítuloCognitive Approaches and Optical Multispectral Data for Semi-Automated Classification of Landforms in a Rugged Mountaineous Area
FormatoOn-line
Ano2010
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho254 KiB
2. Contextualização
Autor1 Camargo, Flavio Fortes
2 Almeida, Cláudia Maria de
3 Costa, Gilson Alexandre Ostwald Pedro da
4 Feitosa, Raul Queiroz
5 Oliveira, Dario A. B.
6 Ferreira, Rodrigo Silva
7 Heipke, Christian
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 undefined
3 Dept. of Electric Engineering, Catholic University of Rio, R. Marquês de São Vicente, 225, 22451-900, Rio de Janeiro - RJ, Brazil
4 Dept. of Electric Engineering, Catholic University of Rio, R. Marquês de São Vicente, 225, 22451-900, Rio de Janeiro - RJ, Brazil
5 Dept. of Electric Engineering, Catholic University of Rio, R. Marquês de São Vicente, 225, 22451-900, Rio de Janeiro - RJ, Brazil
6 Dept. of Electric Engineering, Catholic University of Rio, R. Marquês de São Vicente, 225, 22451-900, Rio de Janeiro - RJ, Brazil
7 IPI, Leibniz University of Hannover, Nienburger Str. 1, D-30167, Hannover, Germany
Endereço de e-Mail do Autor1 almeida@dsr.inpe.br
EditorCoillie, E. A. Addink and F. M. B. Van
Endereço de e-Mailalmeida@dsr.inpe.br
Nome do EventoGeographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA 2010).
Localização do EventoGhent
Data2010
Editora (Publisher)ISPRS Working Groups
Volume38-4/C7
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2010-06-29 12:04:20 :: lattes -> marciana :: 2010
2010-07-02 11:24:21 :: marciana -> administrator :: 2010
2010-12-08 15:21:20 :: administrator -> marciana :: 2010
2011-02-08 11:17:35 :: marciana -> administrator :: 2010
2018-06-05 00:13:04 :: administrator -> marciana :: 2010
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-Chaveobject-based image analysis
remote sensing
ASTER/Terra
geomorphology
ResumoThis paper introduces a new open source, knowledge-based framework for automatic interpretation of remote sensing images, called InterIMAGE. This framework owns a flexible modular architecture, in which image processing operators can be associated to both root and leaf nodes of the semantic network, which constitutes a differential strategy in comparison to other object-based image analysis platforms currently available. The architecture, main features as well as an overview on the interpretation strategy implemented in InterIMAGE is presented. The paper also reports an experiment on the classification of landforms. Different geomorphometric and textural attributes obtained from ASTER/Terra images were combined with fuzzy logic and drove the interpretation semantic network. Object-based statistical agreement indices, estimated from a comparison between the classified scene and a reference map, were used to assess the classification accuracy. The InterIMAGE interpretation strategy yielded a classification result with strong agreement and proved to be effective for the extraction of landforms.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Cognitive Approaches and...
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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/37NQSCF
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/37NQSCF
Idiomaen
Arquivo Alvocamargo.pdf
Grupo de Usuárioslattes
administrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
URL (dados não confiáveis)http://geobia.ugent.be/
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasSetores de Atividade: Pesquisa e desenvolvimento científico, Administração pública, defesa e seguridade social.
Informações Adicionais: Presented in an Oral Session..
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition isbn lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar