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@InProceedings{SantosSant:2016:DeImCl,
               author = "Santos, Michael and Sant'Anna, Sidnei Jo{\~a}o Siqueira",
          affiliation = "{} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Desenvolvimento e implementa{\c{c}}{\~a}o de um classificador 
                         multifontes baseado em dist{\^a}ncias estoc{\'a}sticas",
                 year = "2016",
         organization = "Workshop de Computa{\c{c}}{\~a}o Aplicada, 16. (WORCAP)",
             abstract = "A classifica{\c{c}}{\~a}o de imagens oriundas de sensores 
                         orbitais, utilizadas em {\'a}reas do conhecimento como o 
                         sensoriamento remoto, {\'e} uma tarefa fundamental para o estudo 
                         do uso e ocupa{\c{c}}{\~a}o do solo. A quantidade de sensores 
                         que atuam em diferentes faixas do espectro eletromagn{\'e}tico e 
                         a disponibiliza{\c{c}}{\~a}o dos dados para a comunidade 
                         cient{\'{\i}}fica tem tido um acr{\'e}scimo consider{\'a}vel. 
                         Inevitavelmente, diferentes t{\'e}cnicas tem sido estudadas e 
                         utilizadas para a classifica{\c{c}}{\~a}o de imagens. Tem-se 
                         considerado tamb{\'e}m a natureza muitas vezes complementar entre 
                         sensores distintos, pois diante das diferen{\c{c}}as 
                         significativas entre imagens provenientes destes sensores, 
                         t{\'e}cnicas que integrem estas informa{\c{c}}{\~o}es podem 
                         trazer contribui{\c{c}}{\~o}es significativas para o 
                         processamento e an{\'a}lise destas imagens. Neste sentido, dadas 
                         imagens de n fontes distintas e independentes, este trabalho 
                         prop{\~o}e o desenvolvimento de uma plataforma computacional para 
                         um classificador multifontes que fa{\c{c}}a a 
                         integra{\c{c}}{\~a}o das informa{\c{c}}{\~o}es 
                         extra{\'{\i}}das das imagens para gerar uma nova 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o com acur{\'a}cia superior {\`a}quelas 
                         obtidas pelas classifica{\c{c}}{\~o}es individuais. A 
                         metodologia do classificador {\'e} baseada em dist{\^a}ncias 
                         estoc{\'a}sticas e testes de hip{\'o}tese associados entre 
                         fun{\c{c}}{\~o}es de densidade de probabilidade conjuntas das 
                         vari{\'a}veis aleat{\'o}rias que representam as 
                         informa{\c{c}}{\~o}es provenientes dos diferentes sensores. O 
                         classificador multifontes ser{\'a} implementado na linguagem C++ 
                         e o suporte para o processamento dos dados geoespaciais ser{\'a} 
                         dado pela TerraLib.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
      conference-year = "25-26 out.",
             language = "pt",
        urlaccessdate = "03 dez. 2020"
}


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