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Data e hora local de busca: 16/05/2024 18:47.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TLQ6JS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.17.16.25
Última Atualização2019:07.17.16.25.38 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.17.16.25.38
Última Atualização dos Metadados2024:01.23.16.36.10 (UTC) simone
DOI10.3390/rs11131600
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoCamargoSanAlmMurAlm:2019:CoAsMa
TítuloA comparative assessment of machine-learning techniques for land use and land cover classification of the Brazilian tropical savanna using ALOS-2/PALSAR-2 polarimetric images
Ano2019
MêsJuly
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho2275 KiB
2. Contextualização
Autor1 Camargo, Flávio F.
2 Sano, Edson E.
3 Almeida, Cláudia Maria de
4 Mura, José Cláudio
5 Almeida, Tati
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHGR
ORCID1 0000-0002-8932-4081
Grupo1
2
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade de Brasília (UnB)
2 Embrapa Cerrados
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Universidade de Brasília (UnB)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 claudia.almeida@inpe.br
4 jose.mura@inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume11
Número13
Páginase1600
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2019-07-17 16:25:38 :: simone -> administrator ::
2019-07-17 16:25:39 :: administrator -> simone :: 2019
2019-07-17 16:26:49 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:16 :: 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-ChaveSAR
polarimetry
data mining
thematic mapping
Cerrado
ResumoThis study proposes a workflow for land use and land cover (LULC) classification of Advanced Land Observing Satellite-2 (ALOS-2) Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar-2 (PALSAR-2) images of the Brazilian tropical savanna (Cerrado) biome. The following LULC classes were considered: forestlands; shrublands; grasslands; reforestations; croplands; pasturelands; bare soils/straws; urban areas; and water reservoirs. The proposed approach combines polarimetric attributes, image segmentation, and machine-learning procedures. A set of 125 attributes was generated using polarimetric ALOS-2/PALSAR-2 images, including the van Zyl, Freeman- Durden, Yamaguchi, and Cloude-Pottier target decomposition components, incoherent polarimetric parameters (biomass indices and polarization ratios), and HH-, HV-, VH-, andVV-polarized amplitude images. These attributes were classified using the Naive Bayes (NB), DT J48 (DT = decision tree), Random Forest (RF), Multilayer Perceptron (MLP), and Support Vector Machine (SVM) algorithms. The RF, MLP, and SVM classifiers presented the most accurate performances. NB and DT J48 classifiers showed a lower performance in relation to the RF, MLP, and SVM. The DT J48 classifier was the most suitable algorithm for discriminating urban areas and natural vegetation cover. The proposed workflow can be replicated for other SAR images with different acquisition modes or for other types of vegetation domains.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > Produção anterior à 2021 > DIDPI > A comparative assessment...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > A comparative assessment...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 17/07/2019 13:25 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3TLQ6JS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3TLQ6JS
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-11-01600.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.51.50 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; 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 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-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TP8RGE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/08.01.15.38
Última Atualização2019:11.18.11.55.51 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/08.01.15.38.45
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.42.17 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.3390/rs11131600
Chave de CitaçãoCamargoSanMurAlmAlm:2019:CoAsMa
TítuloA comparative assessment of machine-learning techniques for land use and land cover classification of the Brazilian tropical savanna using ALOS-2/PALSAR-2 polarimetric images
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho2275 KiB
2. Contextualização
Autor1 Camargo, Flávio Fortes
2 Sano, Edson Eyji
3 Mura, José Cláudio
4 Almeida, Cláudia Maria de
5 Almeida, Tati de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHGR
4 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3
Grupo1
2
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade de Brasília (UnB)
2 Universidade de Brasília (UnB)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Universidade de Brasília (UnB)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 jose.mura@inpe.br
4 claudia.almeida@inpe.br
Nome do EventoInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Localização do EventoYokohama, Japan
Data28 July - 02 Aug.
Histórico (UTC)2019-08-01 15:38:45 :: simone -> administrator ::
2019-08-02 16:31:54 :: administrator -> simone :: 2019
2019-11-18 11:55:51 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:17 :: 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-ChaveSAR
polarimetry
data mining
thematic mapping
Cerrado
ResumoThis study proposes a workflow for land use and land cover (LULC) classification of Advanced Land Observing Satellite-2 (ALOS-2) Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar-2 (PALSAR-2) images of the Brazilian tropical savanna (Cerrado) biome. The following LULC classes were considered: forestlands; shrublands; grasslands; reforestations; croplands; pasturelands; bare soils/straws; urban areas; and water reservoirs. The proposed approach combines polarimetric attributes, image segmentation, and machine-learning procedures. A set of 125 attributes was generated using polarimetric ALOS-2/PALSAR-2 images, including the van Zyl, Freeman Durden, Yamaguchi, and CloudePottier target decomposition components, incoherent polarimetric parameters (biomass indices and polarization ratios), and HH-, HV-, VH-, and VV-polarized amplitude images. These attributes were classified using the Naive Bayes (NB), DT J48 (DT = decision tree), Random Forest (RF), Multilayer Perceptron (MLP), and Support Vector Machine (SVM) algorithms. The RF, MLP, and SVM classifiers presented the most accurate performances. NB and DT J48 classifiers showed a lower performance in relation to the RF, MLP, and SVM. The DT J48 classifier was the most suitable algorithm for discriminating urban areas and natural vegetation cover. The proposed workflow can be replicated for other SAR images with different acquisition modes or for other types of vegetation domains.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > A comparative assessment...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > A comparative assessment...
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Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 01/08/2019 12:38 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3TP8RGE
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3TP8RGE
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-11-01600.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.51.50 7
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.43.49 2
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasPublicado na revista: Remote Sensing, v.11, 2019
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3TUP9NS
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2019/09.04.16.34
Última Atualização2019:09.04.16.34.48 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2019/09.04.16.34.48
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.12.30.34 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00097-3
Chave de CitaçãoCamargoSanoAlmeMura:2019:DaMiTe
TítuloData mining techniques applied to ALOS-2/PALSAR-2 satellite imagery for land use and land cover classification
FormatoInternet
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho611 KiB
2. Contextualização
Autor1 Camargo, Flávio Fortes
2 Sano, Edson Eyji
3 Almeida, Cláudia Maria de
4 Mura, José Cláudio
Grupo1
2
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Departamento Nacional de Infraestrutura de Transporte (DNIT)
2 Universidade de Brasília (UnB)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 flavio.fortes.camargo@gmail.com
2 edson.sano@gmail.com
3 almeida@dsr.inpe.br
4 jose.mura@inpe.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
Páginas399-402
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2019-11-04 10:54:59 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 12:30:34 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveMachine learning
Weka
decision tree
random forest
multilayer perceptron
ResumoThis paper proposes a workflow for the classification of synthetic aperture radar (SAR) images obtained by the ALOS-2/PALSAR-2 satellite, aiming at the land use and land cover mapping. The study area is located in the western portion of Federal District of Brazil. The presented approach combines multiresolution segmentation, object attributes, and iterative machine learning procedures. A set of 397 attributes was generated based on the amplitude images, HH and HV polarizations. These attributes were processed in the WEKA 3.8 software using the J48 decision tree, Random Forest and Multilayer Perceptron Artificial Neural Network classifiers. Classification results attained Kappa indices higher than 0.70, especially the Multilayer Perceptron Artificial Neural Network algorithm (Kappa = 0.87). This workflow demands low time processing and has potential to be reproduced for other study sites or SAR images obtained at different wavelengths.
ÁreaSRE
TipoClassificação e mineração de dados
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Data mining techniques...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Data mining techniques...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 19 > Data mining techniques...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 19 > Data mining techniques...
Arranjo 5Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 19 > Data mining techniques...
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/8JMKD3MGP6W34M/3TUP9NS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3TUP9NS
Idiomapt
Arquivo Alvo97268.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/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGP6W34M/3UCAT7H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 3
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 Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP5W34M/3FA45SR
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/11.26.17.00.32
Última Atualização2013:12.12.13.39.21 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2013/11.26.17.00.33
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.14.12 (UTC) administrator
DOI10.1109/JURSE#.2013.6550712
ISBN9781479902132
Rótuloscopus 2013-11
Chave de CitaçãoRibeiroFons:2013:UrLaCo
TítuloUrban land cover classification using worldview-2 images and C4.5 algorithm
Ano2013
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho481 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ribeiro, Bárbara Maria Giaccom
2 Fonseca, Leila Maria Garcia
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 barbara@dpi.inpe.br
2 leila@dpi.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
Nome do EventoJoint Urban Remote Sensing Event, (JURSE).
Localização do EventoSão Paulo
Data21-23 Apr. 2013
Cidade da EditoraSao Paulo
Páginas250-253
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2013-12-12 13:39:21 :: administrator -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 2013
2014-01-10 11:22:15 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2013
2018-06-04 03:14:12 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013
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-Chaveclassification performance
computational time
data mining algorithm
high resolution image
object based image analysis (OBIA)
Object-based analysis
Remote sensing technology
Urban land cover classification
Algorithms
Data mining
Maps
Remote sensing
ResumoMapping of urban land cover using remote sensing technology has been widely explored, especially with the recent availability of high resolution images and object-based analysis techniques. This study uses the InterIMAGE software and WorldView-2 sensor imagery, two recent technologies useful for urban studies, to classify land cover in a metropolitan area of São Paulo, Brazil. Therefore, this work aims to compare the classification performance of two urban land cover thematic maps produced by the object-based image analysis (OBIA) and C4.5 data mining algorithm. The results showed that data mining technique presented classification performance similar to the OBIA method but in a reduced computational time once the entire processing is optimized.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Urban land cover...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Urban land cover...
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://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP5W34M/3FA45SR
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP5W34M/3FA45SR
Idiomaen
Arquivo Alvo06550712.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.26 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
NotasArticle number 6550712
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination edition editor format issn lineage mark nextedition numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador3ERPFQRTRW34M/3E7GJR3
Repositóriodpi.inpe.br/marte2/2013/05.29.00.33.46
Última Atualização2013:05.29.00.33.46 (UTC) wanderf@dsr.inpe.br
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/marte2/2013/05.29.00.33.47
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.33.20 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00066-9 (Internet)
978-85-17-00065-2 (DVD)
Rótulo1209
Chave de CitaçãoVitelBaMoCaGrFeLe:2013:LaChAn
TítuloLand-use change analysis in the Sete de Setembro Indigenous Land (Rondônia & Mato Grosso, Brazil) using multi-temporal Landsat images classification between 2000 and 2009
FormatoDVD, Internet.
Ano2013
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho492 KiB
2. Contextualização
Autor1 Vitel, Claudia Suzanne Marie Nathalie
2 Barros, Heberton
3 Moreira, Noeli
4 Carrero, Gabriel Cardoso
5 Graça, Paulo Maurício Lima de Alencastro
6 Fearnside, Philip Martin
7 Leroy, Maya
Endereço de e-Mail do Autor1 claudia.vitel@gmail.com
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 16 (SBSR)
Localização do EventoFoz do Iguaçu
Data13-18 abr. 2013
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas7164-7171
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2013-05-29 00:33:47 :: banon -> administrator ::
2013-06-03 16:49:45 :: administrator -> wanderf@dsr.inpe.br :: 2013
2013-06-03 17:35:14 :: wanderf@dsr.inpe.br -> administrator :: 2013
2018-06-06 03:33:20 :: administrator -> wanderf@dsr.inpe.br :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoIndigenous Lands that are under high risk of deforestation are good candidates for REDD (Reduction of Emissions from Deforestation and Forest Degradation). REDD proposes to reduce deforestation and forest degradation through remuneration of carbon benefits. To estimate avoided greenhouse gas (GHG) emissions, the calculation is usually based on the most plausible expected amount of deforestation/degradation based on a Land-Use and Land-Cover Change (LULCC) reference scenario. One of the core methodological steps of a LULCC reference (or baseline) scenario is to evaluate the quantity of LULCC that occurred in a historical period, and to identify the drivers of these changes in order to understand how LULCC would evolve in a future period. The objective of this study was to map annual land-cover/use classes in the Sete de Setembro Indigenous Land (in Rondônia and Mato Grosso) between 2000 and 2009, and to extract LULCC rates to serve as the basis for the Suruí Forest Carbon Project LULCC reference scenario. We applied a Maximum-Likelihood supervised classification of multi-temporal Landsat-TM images to distinguish five land-cover subclasses: 1-burned areas, 2-bare soil, 3-secondary vegetation, 4- forest and 5-water, and we then grouped these subclasses to obtain three land-cover/use classes. In 2009, 3416.5 ha were vegetation in equilibrium, 240.033 ha were forest and 230 ha were secondary vegetation. Applying a subtraction calculation between consecutive land-cover/use maps, we obtained an annual average of 154.7 ha of deforestation and 88 ha of secondary vegetation clearing. Forest-cutting represents, on average, 72% of LULCC, whereas secondary-vegetation clearing represents 28%.
ÁreaSRE
TipoMudança de Uso e Cobertura da Terra
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 16 > Land-use change analysis...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 16 > Land-use change analysis...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 16 > Land-use change analysis...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/3ERPFQRTRW34M/3E7GJR3
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/3ERPFQRTRW34M/3E7GJR3
Idiomaen
Arquivo Alvop1209.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores3ERPFQRTRW34M/3E7G88S
Lista de Itens Citandodpi.inpe.br/marte2/2013/05.28.22.25 2
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition group issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)wanderf@dsr.inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/3BTG99B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.18.17.39
Última Atualização2012:05.18.17.39.42 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.18.17.39.42
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.55.42 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00059-1
Chave de CitaçãoCarvalhoKuxFlor:2012:UrLaCo
TítuloUrban land cover classification with Worldview-2 images using Data mining and Object-based image analysis
FormatoOn-line.
Ano2012
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho1056 KiB
2. Contextualização
Autor1 Carvalho, Marcus
2 Kux, Hermann Johann Heinrich
3 Florenzano, Teresa Gallotti
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHCD
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ9T
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 undefined
3 undefined
Endereço de e-Mail do Autor1 carvalho@dsr.inpe.br
2 hermann@dsr.inpe.br
3 teresa@dsr.inpe.br
EditorFeitosa, Raul Queiroz
Costa, Gilson Alexandre Ostwald Pedro da
Almeida, Cláudia Maria de
Fonseca, Leila Maria Garcia
Kux, Hermann Johann Heinrich
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoInternational Conference on Geographic Object-Based Image Analysis, 4 (GEOBIA).
Localização do EventoRio de Janeiro
DataMay 7-9, 2012
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas431-436
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2012-05-18 17:39:42 :: wanderf@dsr.inpe.br -> administrator ::
2012-05-30 13:46:31 :: administrator -> wanderf@dsr.inpe.br :: 2012
2012-06-01 15:12:45 :: wanderf@dsr.inpe.br -> marciana :: 2012
2012-06-12 14:28:26 :: marciana -> seki@dsr.inpe.br :: 2012
2012-06-13 15:55:32 :: seki@dsr.inpe.br -> marciana :: 2012
2012-06-14 15:03:57 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-04 03:55:42 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveRemote sensing
Data mining
Geographic object-based image analysis
Urban land cover
High spatial resolution satellite images
ResumoThe products available from new satellite sensor systems with high spatial resolution present a considerable potential for applications in urban areas. These datasets open new perspectives for the automatic extraction of information for environmental planning and management. However in order to get efficiently the information required, innovative concepts are necessary at both working phases: segmentation and discrimination of objects within the image. The objective of this study is to develop a methodology using OBIA and Data mining techniques to map land cover with WorldView-2 images in a western district of São Paulo municipality (Brazil). The Data mining techniques used were decision trees at algorithm C4.5 from the free software package WEKA, known as J48. It allows the system user to configure different functionalities which intervene at the final Data mining result, such as MinNumObj: the minimum number of instances (objects) by sheet. Through this functionality it is possible to control the size and complexity of the tree generated. In this study the performance of image classification obtained from two decision trees was evaluated, considering different MinNumObj. The statistical assessment indicated a good precision for both maps, with Kappa Indices of 0.7876 (MinNumObj: 25) and 0.8383 (MinNumObj: 2).
ÁreaSRE
TipoUrban Applications
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Urban land cover...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3BTG99B
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/3BTG99B
Idiomaen
Arquivo Alvo117.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marciana
wanderf@dsr.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.50 2
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark tertiarytype url versiontype volume

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/3BTG5MP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.18.16.56
Última Atualização2012:05.18.16.56.10 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.18.16.56.10
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.55.41 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00059-1
Chave de CitaçãoRibeiroFons:2012:EvWoIm
TítuloEvaluation of WorldView-2 imagery for urban land cover mapping using the InterIMAGE system
FormatoOn-line.
Ano2012
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho3617 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ribeiro, Bárbara
2 Fonseca, Leila Maria Garcia
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
Grupo1
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 undefined
Endereço de e-Mail do Autor1 bgiaccom@gmail.com
2 leila@dpi.inpe.br
EditorFeitosa, Raul Queiroz
Costa, Gilson Alexandre Ostwald Pedro da
Almeida, Cláudia Maria de
Fonseca, Leila Maria Garcia
Kux, Hermann Johann Heinrich
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoInternational Conference on Geographic Object-Based Image Analysis, 4 (GEOBIA).
Localização do EventoRio de Janeiro
DataMay 7-9, 2012
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas206-210
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2012-05-18 16:56:10 :: wanderf@dsr.inpe.br -> administrator ::
2012-05-30 13:46:08 :: administrator -> wanderf@dsr.inpe.br :: 2012
2012-06-01 15:12:45 :: wanderf@dsr.inpe.br -> marciana :: 2012
2012-06-12 14:28:26 :: marciana -> seki@dsr.inpe.br :: 2012
2012-06-13 15:55:32 :: seki@dsr.inpe.br -> marciana :: 2012
2012-06-14 15:03:57 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-04 03:55:41 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveurban remote sensing
Object-Based Image Analysis (OBIA)
InterIMAGE
high resolution images
ResumoMapping of urban land cover using remote sensing technology has been widely explored, especially with the recent availability of high resolution images and object-based processing techniques. This study uses the InterIMAGE system and WorldView-2 orbital sensor imagery, two technologies which are new and still little explored in urban studies, to classify land cover in five test-sites near to the western section of Rodoanel Mário Covas, a ring-road that surrounds the metropolitan area of São Paulo, Brazil. The work hypothesis is: the spectral resolution increase of WorldView-2 imagery, compared to previous sensor systems, can improve the identification of urban targets, and consequently, improve the land cover classification. To evaluate the effects of the increase on spectral resolution of WorldView-2 system images, we simulated an image based on data from the QuickBird-2 sensor. Moreover, the framework for image classification InterIMAGE, which has been developed by PUC-RJ in cooperation with INPE, shows great potential for classifying complex urban areas. The proposed methodology is efficient to map the land cover in complex urban areas and the final classification of WorldView-2 images achieved an overall accuracy of 83% and a Kappa Accuracy Index of 0.81. The typical classification conflicts were solved, with a good identification of fifteen land cover classes. The results showed that the new spectral bands of the WorldView-2 were essential for discriminating some urban objects such as Ceramic Tile and Bare Soil, usually, difficult to be identified with other sensors of high spatial resolution, such as QuickBird-2.
ÁreaSRE
TipoUrban Applications
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Evaluation of WorldView-2...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3BTG5MP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/3BTG5MP
Idiomaen
Arquivo Alvo060.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marciana
wanderf@dsr.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark tertiarytype url versiontype volume

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3K5JKMH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/08.25.13.28
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/08.25.13.28.26
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.55.38 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoCarvalhoKuxFlorSilv:2015:GeObIm
TítuloGeographic object-based image analysis (GEOBIA) and data mining for urban land use classification by blocks using WorldView-2 images
Ano2015
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
2. Contextualização
Autor1 Carvalho, Marcus
2 Kux, Hermann Johann Heinrich
3 Florenzano, Teresa Galotti
4 Silva, Gabriella
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHCD
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal Fluminense (UFF)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
Endereço de e-Mail do Autor1
2 hermann@ltid.inpe.br
3 teresa@ltid.inpe.br
Nome do EventoInternational Cartographic Conference, 27
Localização do EventoRio de Janeiro, RJ
Data23-28 Aug.
Histórico (UTC)2015-08-25 13:28:26 :: simone -> administrator ::
2018-06-04 02:55:38 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveGeographic object-based image analysis
Data mining
Urban land use by blocks
ResumoThe objective of this study is to develop and evaluate a methodology for the analysis of WorldView-2 images based on Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) and Data Mining, to classify urban land use per block. The area under study is a section at the western part of São Paulo Metropolitan Region. Mapping land use per urban block is an important information source for managers and decision makers in urban areas. Among the land cover classes considered in this work, seven were used by the São Paulo Municipality in the official maps. Objects located within the blocks are helpful to characterize these areas. So, in order to analyze the context and the relationship among classes for the elaboration of land use mapping per block, a classification procedure was adopted previously done with good accuracy considering a lower hierarchical level (sub-objects) at the level of blocks (super-objects). The steps followed were: selection and sample collection at the blocks to train the classifier, choice of attributes to be analyzed by the data mining algorithm, generation and implementation of a decision tree using the DEFINIENS Developer software, for the classification of the WorldView-2 image. It is concluded that the use of the OBIA paradigm and Data Mining techniques were helpful for mapping urban land use. The Kappa index was 0.7050 and the global precision 0.7556.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Geographic object-based image...
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agreement.html 25/08/2015 10:28 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citando
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label language lineage mark 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 tertiarytype type url versiontype volume
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/3A7MB95
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2011/08.04.19.08
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2011/08.04.19.08.01
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.24.43 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISBN978-1-4244-9566-5
Chave de CitaçãoBuckleyKupl:2011:UsRAPo
TítuloUsing RADARSAT-2 polarimetric images to discriminate grassland types in the Brazilian Pampa
Ano2011
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
2. Contextualização
Autor1 Buckley, J.
2 Kuplich, T. M.
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 l
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mailsecretaria.cpa@dir.inpe.br
Nome do EventoIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, (IGARSS'2011).
Localização do EventoVancouver
Data24-29 July
Páginas1477-1480
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2012-02-02 10:27:54 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2011
2018-06-05 04:24:43 :: administrator -> marciana :: 2011
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 anterior à 2021 > DIDSR > Using RADARSAT-2 polarimetric...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 04/08/2011 16:08 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriossecretaria.cpa@dir.inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition editor electronicmailaddress format issn keywords label lineage mark nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGP6W34M/493UBJP
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2023/05.08.17.59
Última Atualização2023:05.08.17.59.39 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2023/05.08.17.59.40
Última Atualização dos Metadados2024:01.08.18.11.46 (UTC) administrator
ISBN978-65-89159-04-9
Chave de CitaçãoRechHessSouzUda:2023:EfAtCo
TítuloEffects of atmospheric correction on NDVI retrieved from Sentinel-2 imagery over different land cover classes
FormatoInternet
Ano2023
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos2
Tamanho610 KiB
2. Contextualização
Autor1 Rech, Bruno
2 Hess, José Henrique
3 Souza Júnior, Silvio João de
4 Uda, Patrícia Kazue
Afiliação1 Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
2 Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
3 Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
4 Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
Endereço de e-Mail do Autor1 b.rech@outlook.com
2 josehenriquehess@gmail.com
3 silvio.joao@hotmail.com.br
4 patricia.kazue@ufsc.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
Páginase155758
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2023-05-08 18:00:11 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-08 18:11:46 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavevegetation index
Sentinel-2
Google Earth Engine
satellite images
Lagoa da Conceição
ResumoAmongst several existing vegetation indices, NDVI Normalized Difference Vegetation Index is the most famous one. Its applications range from crop monitoring to surface emissivity estimations. Although NDVI provides several benefits on highlighting vegetation features, it is also affected by image characteristics and atmospheric composition. Due to the importance of normalized vegetation indices to various fields of study, the present research seeks to detect and to evaluate the effects of atmospheric correction on NDVI values retrieved from Sentinel-2 images over distinct land cover classes. Scenes with top-of-atmosphere and bottom-ofatmosphere reflectance were selected, and a 6S atmospheric correction algorithm was applied to generate a third dataset (116 images each). NDVI was calculated and the mean of each scene was evaluated to seven land cover classes, including vegetation, urbanization and water-covered areas. The results showed that atmospheric correction increases NDVI in vegetation areas, while dunes, urban and watercovered surfaces presented the largest errors.
ÁreaSRE
TipoProcessamento de imagens
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 20 > Effects of atmospheric...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > SBSR 20 > Effects of atmospheric...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 20 > Effects of atmospheric...
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Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/493UBJP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/493UBJP
Idiomaen
Arquivo Alvo155758.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