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Data e hora local de busca: 27/02/2021 16:46.
Área de identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3JU4KMP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.18.26
Última Atualização2015:09.25.18.28.33 simone
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.18.26.40
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.55.31 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/IGARSS.2015.7326508
ISBN9781479979295
Chave de CitaçãoBragaFreiSant:2015:MuClBa
TítuloMultisource classification based on uncertainty maps
Ano2015
Data de Acesso27 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho430 KiB
Área de contextualização
Autor1 Braga, Bruna Cristina
2 Freitas, Corina da Costa
3 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-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)
Endereço de e-Mail do Autor1 bcbraga@dsr.inpe.br
2 corina@dpi.inpe.br
3 sidnei@dpi.inpe.br
Nome do EventoInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Localização do EventoMilan, Italy
Data23-31 July
Título do LivroProceedings
Editora (Publisher)IEEE
Tipo SecundárioPRE CI
Histórico2015-07-28 18:26:40 :: simone -> administrator ::
2016-06-04 05:07:35 :: administrator -> simone :: 2015
2016-08-26 16:23:35 :: simone -> administrator :: 2015
2018-06-04 02:55:31 :: administrator -> simone :: 2015
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveMultisource classification, statistical region-based classification, stochastic distances.
ResumoA new methodology to perform classification of multisource data is proposed in this work. The technique takes into account the classification results (a classified image and an uncertainty map) derived from each data source in order to generate a new classified image. It is based on a region-based classifier which employs stochastic distances, statistical tests and reliability of the classification to produce a final classification. Images acquired from two distinct and independent data sources (optical and microwave sensors) were used to validate the proposed methodology. One LANDSAT5/TM image and one ALOS/PALSAR image from a region on Brazilian Amazon were classified, firstly individually and then using the proposed classification technique. The results showed that the individual classification results can be improved by the use of our multisource classification technique. It can be concluded that this new method to combine information derived from different data sources is strongly promising.
AreaSRE
Arranjo 1INPE > Produção > DIDPI > Multisource classification based...
Arranjo 2INPE > Produção > DIDSR > Multisource classification based...
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 28/07/2015 15:26 1.0 KiB 
Área de condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34P/3JU4KMP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3JU4KMP
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
Área de fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
Área de notas
Campos Vaziosaccessionnumber archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor format issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress rightsholder secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url volume
Área de identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3JU4LEP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.18.35   (acesso restrito)
Última Atualização2016:01.06.13.04.21 simone
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.18.35.33
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.55.31 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/IGARSS.2015.7326175
ISBN978-147997929-5
Chave de CitaçãoGrecchiBeucShimAcha:2015:MuApAs
TítuloA multidisciplinary approach for assessing forest degradation in the brazilian amazon
Ano2015
Data de Acesso27 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho401 KiB
Área de contextualização
Autor1 Grecchi, Rosana Cristina
2 Beuchle, René
3 Shimabukuro, Yosio Edemir
4 Achard, Fréderic
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1
2
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Joins Research Centre of the European Commission
2 Joins Research Centre of the European Commission
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Joins Research Centre of the European Commission
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 yosio@ltid.inpe.br
Nome do EventoInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Localização do EventoMilan, Italy
Data23-31 July
Páginas1941-1944
Título do LivroProceedings
Editora (Publisher)IEEE
Tipo SecundárioPRE CI
OrganizaçãoInstitute of Electrical and Electronics Engineers Geoscience and Remote Sensing Society (IEEE GRSS)
Histórico2015-07-28 18:35:33 :: simone -> administrator ::
2016-06-04 05:07:36 :: administrator -> simone :: 2015
2016-08-19 14:39:44 :: simone -> administrator :: 2015
2018-06-04 02:55:31 :: administrator -> simone :: 2015
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveBrazilian Amazon, forest degradation, fragmentation, indicators, selective logging.
ResumoThis paper presents a multidisciplinary approach used to assess forest degradation in the Brazilian Amazon based on remote sensing and spatial pattern analysis techniques. The selected study area is located in the Mato Grosso State, which is one of the states of the Brazilian legal Amazon with the highest deforestation rates and with a high concentration of selective logging activities and forest fires. We used an object-based image analysis for mapping degraded forest areas and compared their spatial distribution with that of fragmentation and edge indicators and the distance to roads. Our results show that the majority of these disturbed forest areas occur within a distance of less than 5 km from the main roads, are located between 100m and 5 km from the forest edge, and show higher entropy (used as a measure of fragmentation). However, circa 30% of the degradation occurred in areas considered as 'core areas.
AreaSRE
ArranjoINPE > Produção > DIDSR > A multidisciplinary approach...
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 28/07/2015 15:35 1.0 KiB 
Área de condições de acesso e uso
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
Área de fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
Área de notas
Campos Vaziosaccessionnumber archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor format issn label language lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress rightsholder secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url volume
Área de identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3KBFF9L
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/09.30.17.54   (acesso restrito)
Última Atualização2015:09.30.18.17.40 administrator
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/09.30.17.54.29
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.55.45 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/WSC.2014.702000
ISBN978-147997486-3
ISSN08917736
Chave de CitaçãoLimaCSLCRMSMM:2015:FrMoSi
TítuloA framework for modeling and simulating Aedes aegypti and dengue fever dynamics
Ano2015
Data de Acesso27 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho6651 KiB
Área de contextualização
Autor 1 Lima, Tiago
 2 Carneiro, Tiago
 3 Silva, Leandro
 4 Lana, Raquel
 5 Codeço, Cláudia
 6 Reis, Izabel
 7 Maretto, Raian Vargas
 8 Santos, Leonardo
 9 Monteiro, Antônio Miguel Vieira
10 Medeiros, Liliam
Identificador de Curriculo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9 8JMKD3MGP5W/3C9JGJN
Grupo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
 8
 9 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)
 2 Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)
 3 Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)
 4 Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz)
 5 Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz)
 6 Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz)
 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 8
 9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9 miguel.monteiro@inpe.br
EditorTolk, A.
Diallo, S. Y.
Ryzhov, I. O.
Yilmaz, L.
Nome do EventoWinter Simulation Conference
Data7 -10 Dec. 2014
Título do LivroProceedings
Editora (Publisher)Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Tipo SecundárioPRE CI
Histórico2015-09-30 17:54:29 :: simone -> administrator ::
2018-06-04 02:55:45 :: administrator -> simone :: 2015
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
ResumoDengue fever represents a great challenge for many countries, and methodologies to prevent and/or control its transmission have been largely discussed by the research community. Modeling is a powerful tool to understand epidemic dynamics and to evaluate costs, benefits and effectiveness of control strategies. In order to assist decision-makers and researchers in the evaluation of different methodologies, we developed DengueME, a collaborative open source platform to simulate dengue disease and its vector's dynamics. DengueME provides a series of compartmental and individual-based models, implemented over a GIS database, that represents the Aedes aegypti's life cycle, human demography, human mobility, urban landscape and dengue transmission. The platform is designed to allow easy simulation of intervention scenarios. A GUI was developed to facilitate model configuration and data input.
AreaSRE
Arranjo 1INPE > Produção > DIDPI > A framework for...
Arranjo 2INPE > Produção > DIDSR > A framework for...
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 30/09/2015 14:54 1.0 KiB 
Área de condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvolima_framework.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
simone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
Área de fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
Área de notas
Campos Vaziosaccessionnumber archivingpolicy archivist callnumber conferencelocation copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition format keywords label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress rightsholder secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume