Fechar

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3JM4A4E
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.07.24
Última Atualização2015:06.15.15.07.24 (UTC) banon
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.07.25
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.20.14 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-0076-8
Rótulo504
Chave de CitaçãoBendiniGKMTESF:2015:EfImFu
TítuloEffects of Image Fusion Methods on Sugarcane Classification with Landsat-8 Imagery
FormatoInternet
Ano2015
Data de Acesso01 dez. 2022
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1364 KiB
2. Contextualização
Autor1 Bendini, Hugo do Nascimento
2 Girolamo Neto, Cesare Di
3 Korting, Thales Sehn
4 Marujo, Rennan de Freitas Bezerra
5 Trabaquini, Kleber
6 Eberhardt, Isaque Daniel Rocha
7 Sanches, Ieda Del Arco
8 Fonseca, Leila Maria Garcia
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5
6
7
8 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
Grupo1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
5
6
7 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
8 OBT-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5
6
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 hbendini@dsr.inpe.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 17 (SBSR)
Localização do EventoJoão Pessoa
Data25-29 abr. 2015
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas2498-2505
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2015-06-15 15:07:25 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:20:14 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoThe culture of sugarcane has great importance in the brazilian agribusiness. Remote sensing images have been tradicionally used on manual mapping of sugarcane fields. Manual classification is a laborious and time-consuming task, especially given the size of the territory, and it is still necessary to assess the quality of the maps. Image fusion can improve the identification and mapping of surface features. The computational data mining methodology demonstrates high potential for application in areas related to crop mapping and several classification techniques can be used. Most studies on fusion of remote sensing images have focused on the analysis of spectral and spatial quality of the products obtained by different algorithms, however, once classification is applied on these products, it is important to analyze the impact of fusion in the classification. In the literature there are few studies on this topic, especially considering the Landsat-8. In this context, we evaluated five pansharpening methods - Intensity-Hue-Saturation (IHS), Principal Components (PC), Gran-Schmidt (GS), Discrete Wavelet Transform (DWT) and DWT+IHS for the classification of sugarcane fields in a Landsat-8 image (bands 4, 5 and 6). The Support Vector Machine (SVM) algorithm was used to perform a target detection of sugarcane, using a binary classification. The samples used were selected based on a field survey realized on the study area. The best fusion techniques were the DWT+IHS, DWT and IHS, which obtained higher Universal Image Quality Index (UIQI) and Spatial Relative Dimensionless Global Error in Synthesis (SERGAS) values. However, considering the effects on classification, the GS fusion showed better results than other methods.
ÁreaSRE
TipoProcessamento de imagens
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 17 > Effects of Image...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 17 > Effects of Image...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 17 > Effects of Image...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Effects of Image...
Arranjo 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Effects of Image...
Arranjo 6urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Effects of Image...
Arranjo 7urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Effects of Image...
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://marte2.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3JM4A4E
URL dos dados zipadoshttp://marte2.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP6W34M/3JM4A4E
Idiomapt
Arquivo Alvop0504.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3JJLLP2
8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3EU2H28
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 


Fechar