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@InProceedings{MoreiraKörDutCasAra:2018:MeClSu,
               author = "Moreira, Noeli Aline Particcelli and K{\"o}rting, Thales Sehn and 
                         Dutra, Luciano Vieira and Castejon, Emiliano Ferreira and Arai, 
                         Egidio",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)}",
                title = "Metodologia para classifica{\c{c}}a\̃o subpixel de imagens 
                         MODIS com base em classifica{\c{c}}a\̃o de imagem de maior 
                         resolu{\c{c}}a\̃o",
                 year = "2018",
               editor = "Vinhas, L{\'u}bia (INPE) and Campelo, Claudio (UFCG)",
                pages = "146--151",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Geoinform{\'a}tica, 19. (GEOINFO)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             abstract = "Este trabalho apresenta resultados preliminares de uma metodologia 
                         de classificac\̧a\̃o subpixel, aplicada a uma cena 
                         MODIS, para classificac\̧a\̃o de cobertura vegetal em 
                         a\́reas estendidas. As proporc\̧o\̃es de classe 
                         sa\̃o calculadas dentro de ce\́lulas determinadas pela 
                         grade de pixels do MODIS, colocada sobre uma imagem de 
                         resoluc\̧a\̃o muito maior, que e\́ inicialmente 
                         classificada com classes ba\́sicas de interesse. Clustering 
                         e\́ aplicado a\̀ imagem sinte\́tica de 
                         proporc\̧o\̃es para estimar algumas 
                         proporc\̧o\̃es ti\́picas. O resultante mapa de 
                         proporc\̧o\̃es ti\́picas e\́, 
                         enta\̃o, usado como um conjunto de regio\̃es de 
                         interesse (ROI) sobre a imagem MODIS que e\́ classificada 
                         pelas regras de mi\́nima dista\̂ncia euclidiana e 
                         ma\́xima verossimilhanc\̧a. O mapa de grandes 
                         a\́reas obtido com essas proporc\̧o\̃es 
                         ti\́picas mostrou consiste\̂ncia e boa 
                         concorda\̂ncia com a\́reas de teste.",
  conference-location = "Campina Grande",
      conference-year = "05-07 dez. 2018",
                 issn = "2179-4847",
             language = "pt",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34P/3SG4E4P",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGPDW34P/3SG4E4P",
           targetfile = "p16.pdf",
        urlaccessdate = "26 nov. 2020"
}


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