Resultado da Pesquisa
A expressão de busca foi <secondaryty pi and firstg DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR and y 2013 and dissemination websci>.
6 referências encontradas buscando em 15 dentre 15 sites.
Data e hora local de busca: 24/02/2021 19:36.
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3E9B8AR
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.09.02.20.20   (acesso restrito)
Última Atualização2013:07.04.16.28.04 administrator
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.09.02.20.21
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.13 administrator
DOI10.1016/j.envsoft.2013.03.002
ISSN1364-8152
Rótuloscopus
Chave de CitaçãoCarneiroAndCâmMonPer:2013:ExToMo
TítuloAn extensible toolbox for modeling nature-society interactions
ProjetoCNPq (560130/2010-4; 304752/2010-0); FAPESP (2008/58112-0)
Ano2013
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho5436 KiB
Área de contextualização
Autor1 Carneiro, Tiago Garcia de Senna
2 Andrade, Pedro Ribeiro de
3 Câmara, Gilberto
4 Monteiro, Antonio Miguel Vieira
5 Pereira, Rodrigo Reis
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
4 8JMKD3MGP5W/3C9JGJN
Grupo1
2
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DIR-DIR-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Earth System Simulation Laboratory (TerraLAB), Federal University of Ouro Preto (UFOP), Campus Universitário, Morro do Cruzeiro, Ouro Preto, MG 35900-000, Brazil
2 Earth System Science Center (CCST), National Institute for Space Research (INPE), Av. dos Astronautas 1758, São José dos Campos, SP 12227-001, Brazil
3 Image Processing Division (DPI), National Institute for Space Research (INPE), Av. dos Astronautas 1758, São José dos Campos, SP 12227-001, Brazil
4 Image Processing Division (DPI), National Institute for Space Research (INPE), Av. dos Astronautas 1758, São José dos Campos, SP 12227-001, Brazil
5 Earth System Simulation Laboratory (TerraLAB), Federal University of Ouro Preto (UFOP), Campus Universitário, Morro do Cruzeiro, Ouro Preto, MG 35900-000, Brazil
Endereço de e-Mail do Autor1 tiago@iceb.ufop.br
2 pedro.andrade@inpe.br
3 gilberto.camara@inpe.br
4 miguel@dpi.inpe.br
5 rreisp@gmail.com
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaEnvironmental Modelling & Software
Volume46
Páginas104–117
Tipo SecundárioPRE PI
Nota SecundáriaA1 A1 A1 A1 A2 A2 A2 A2 B1 C
Histórico2018-06-05 04:14:13 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013
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Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavenature-society models, multi-scale modeling, environmental modeling, discrete event simulation, cellular automata, multi-agent systems.
ResumoModeling interactions between social and natural systems is a hard task. It involves collecting data, building up a conceptual approach, implementing, calibrating, simulating, validating, and possibly repeating these steps again and again. There are different conceptual approaches proposed in the literature to tackle this problem. However, for complex problems it is better to combine different approaches, giving rise to a need for flexible and extensible frameworks for modeling nature-society interactions. In this paper we present TerraME, an open source toolbox that supports multi-paradigm and multi-scale modeling of coupled human-environmental systems. It enables models that combine agent-based, cellular automata, system dynamics, and discrete event simulation paradigms. TerraME has a GIS interface for managing real-world geospatial data and uses Lua, an expressive scripting language.
AreaSRE
ArranjoBDMCI > Fonds > Produção > DIDPI > An extensible toolbox...
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Idiomaen
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Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
Área de notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress rightsholder secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
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e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3E9AHNP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.08.22.47   (acesso restrito)
Última Atualização2013:07.03.18.21.42 administrator
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.08.22.47.52
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.09 administrator
DOI10.1016/j.cageo.2013.02.007
ISSN0098-3004
Rótuloscopus
Chave de CitaçãoKörtingFonsCâma:2013:GeDaMi
TítuloGeoDMA-Geographic Data Mining Analyst
Ano2013
Data de Acesso24 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho3632 KiB
Área de contextualização
Autor1 Körting, Thales Sehn
2 Fonseca, Leila Maria Garcia
3 Câmara, Gilberto
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
Grupo1 DPI-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 thales@dpi.inpe.br
2 leila@dpi.inpe.br
3 gilberto.camara@inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaComputers and Geosciences
Volume57
Páginas133-145
Tipo SecundárioPRE PI
Nota SecundáriaA1 A1 A1 A2 A2 B1 B1 B1 B2 B2
Histórico2018-06-05 04:14:09 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013
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Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveOBIA, image processing, data mining, image segmentation, multitemporal analysis, landscape ecology.
ResumoRemote sensing images obtained by remote sensing are a key source of data for studying large-scale geographic areas. From 2013 onwards, a new generation of land remote sensing satellites from USA, China, Brazil, India and Europe will produce in 1. year as much data as 5 years of the Landsat-7 satellite. Thus, the research community needs new ways to analyze large data sets of remote sensing imagery. To address this need, this paper describes a toolbox for combing land remote sensing image analysis with data mining techniques. Data mining methods are being extensively used for statistical analysis, but up to now have had limited use in remote sensing image interpretation due to the lack of appropriate tools. The toolbox described in this paper is the Geographic Data Mining Analyst (GeoDMA). It has algorithms for segmentation, feature extraction, feature selection, classification, landscape metrics and multi-temporal methods for change detection and analysis. GeoDMA uses decision-tree strategies adapted for spatial data mining. It connects remotely sensed imagery with other geographic data types using access to local or remote database. GeoDMA has methods to assess the accuracy of simulation models, as well as tools for spatio-temporal analysis, including a visualization of time-series that helps users to find patterns in cyclic events. The software includes a new approach for analyzing spatio-temporal data based on polar coordinates transformation. This method creates a set of descriptive features that improves the classification accuracy of multi-temporal image databases. GeoDMA is tightly integrated with TerraView GIS, so its users have access to all traditional GIS features. To demonstrate GeoDMA, we show two case studies on land use and land cover change.
AreaSRE
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Idiomaen
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Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
URL (dados não confiáveis)http://dx.doi.org/10.1016/j.cageo.2013.02.007
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
Área de notas
Notasupplementary data associated with this article can be found in
the online version at http://dx.doi.org/10.1016/j.cageo.2013.02.007.
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark month nextedition number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork
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e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3EHHA98
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/07.29.16.31   (acesso restrito)
Última Atualização2013:08.01.16.11.10 marcelo.pazos@inpe.br
Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/07.29.16.31.18
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.14.43 administrator
DOI10.1080/15481603.2013.805589
ISSN1548-1603
Chave de CitaçãoPereiraFreSanLuMor:2013:OpRaDa
TítuloOptical and radar data integration for land use and land cover mapping in the Brazilian Amazon
Ano2013
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho1871 KiB
Área de contextualização
Autor1 Pereira, Luciana de Oliveira
2 Freitas, Corina da Costa
3 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
4 Lu, Dengsheng
5 Moran, Emilio F.
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
Grupo1
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Anthropological Center for Training and Research on Global Environmental Change (ACT), Indiana University , Bloomington , IN , USA
5 Anthropological Center for Training and Research on Global Environmental Change (ACT), Indiana University , Bloomington , IN , USA
Endereço de e-Mail do Autor1
2 corina@dpi.inpe.br
3 sidnei@dpi.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaGiscience & Remote Sensing
Volume50
Número3
Páginas301-321
Tipo SecundárioPRE PI
Nota SecundáriaB1 B2 B3 B3
Histórico2013-07-29 16:31:19 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator ::
2016-07-03 21:02:32 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013
2016-08-29 18:55:19 :: marcelo.pazos@inpe.br -> administrator :: 2013
2018-06-05 04:14:43 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013
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Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveoptical sensors, SAR, image fusion, LULC, Brazilian Amazon.
ResumoThis study aims to evaluate different methods of integrating optical and multipolarized radar data for land use and land cover (LULC) mapping in an agricultural frontier region in the Central Brazilian Amazon, which requires continuous monitoring due to the increasing human intervention. The evaluation is performed using different sets of fused and combined data. This article also proposes to apply the principal component (PC) technique to the multipolarized synthetic aperture radar (SAR), prior to the optical and radar data PC fusion process, aiming at the use of all available polarized information in the fusion process. Although the fused images improve the visual interpretation of the land use classes, the best results are achieved with the simple combination of the Advanced Land Observing Satellite (ALOS)/phased array L-Band SAR (PALSAR) with the LANDSAT5/Thematic Mapper (TM) images. Radar information is found to be particularly useful for improving the user accuracies (UAs) of Soybean with 40 days after seeding (an increase of about 55%), Dirty Pasture (22%), Degraded Forest and Regeneration (5%), and the producer accuracies (PAs) of Clean Pasture (39%), Fallow Agriculture (16%), Degraded Forest and Regeneration (3%), and Primary Forest (2%). Information from the HH (horizontal transmit and horizontal receive) polarization contributes more than that from HV (horizontal transmit and vertical receive) polarization to discriminate the classes, although the use of both polarizations produces results that are statistically better than those obtained with a single polarization.
AreaSRE
ArranjoINPE > Produção > DIDPI > Optical and radar...
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agreement.html 29/07/2013 13:31 1.0 KiB 
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Idiomaen
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Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
DivulgaçãoWEBSCI; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
Área de notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn label lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
Área de controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
atualizar 
Área de identificação
Tipo de ReferênciaJournal Article
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP5W34M/3FA7RHB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/11.27.13.23.24
Última Atualização2013:12.06.15.11.14 administrator
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2013/11.27.13.23.25
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.14.16 administrator
DOI10.1371/journal.pone.0067682
ISSN1932-6203
Rótuloisi 2013-11
Chave de CitaçãoRegisASMSRSMOBBRSRBMCF:2013:SuReDe
TítuloSustained Reduction of the Dengue Vector Population Resulting from an Integrated Control Strategy Applied in Two Brazilian Cities
Ano2013
MêsJuly
Data de Acesso24 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho1672 KiB
Área de contextualização
Autor 1 Regis, Leda N.
 2 Acioli, Ridelane Veiga
 3 Silveira Jr., Jose Constantino
 4 Melo-Santos, Maria Alice Varjal
 5 Souza, Wayner Vieira
 6 Ribeiro, Candida M. Nogueira
 7 Silva, Juliana C. Serafim da
 8 Monteiro, Antonio Miguel Vieira
 9 Oliveira, Claudia M. F.
10 Barbosa, Rosangela M. R.
11 Braga, Cynthia
12 Rodrigues, Marco Aurelio Benedetti
13 Silva, Marilu Gomes N. M.
14 Ribeiro Jr., Paulo Justiniano
15 Bonat, Wagner Hugo
16 Medeiros, Liliam Cesar de Castro
17 Carvalho, Marilia Sa
18 Furtado, Andre Freire
Identificador de Curriculo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8 8JMKD3MGP5W/3C9JGJN
Grupo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
 9
10
11
12
13
14
15
16 CST-CST-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 Fundacao Oswaldo Cruz Fiocruz Pe, Dept Entomol, Recife, PE, Brazil.
 2 Secretaria Estadual Saude, Recife, PE, Brazil.
 3
 4 Fundacao Oswaldo Cruz Fiocruz Pe, Dept Entomol, Recife, PE, Brazil.
 5 Fundacao Oswaldo Cruz Fiocruz Pe, Dept Saude Colet, Recife, PE, Brazil.
 6 Secretaria Municipal Saude, Santa Cruz Do Capibaribe, PE, Brazil.
 7 Secretaria Municipal Saude, Ipojuca, PE, Brazil.
 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 9 Fundacao Oswaldo Cruz Fiocruz Pe, Dept Entomol, Recife, PE, Brazil.
10 Fundacao Oswaldo Cruz Fiocruz Pe, Dept Entomol, Recife, PE, Brazil.
11 Fundacao Oswaldo Cruz Fiocruz Pe, Dept Parasitol, Recife, PE, Brazil.
12 Univ Fed Pernambuco, Dept Eletron & Sistemas, Recife, PE, Brazil.
13 Univ Fed Pernambuco, Dept Eletron & Sistemas, Recife, PE, Brazil.
14
15 Univ Fed Parana, Dept Estat, BR-80060000 Curitiba, PR, Brazil.
16 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
17 Fundacao Oswaldo Cruz Fiocruz, Rio De Janeiro, RJ, Brazil.
18 Fundacao Oswaldo Cruz Fiocruz Pe, Dept Virol, Recife, PE, Brazil.
Endereço de e-Mail do Autor 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8 miguel@dpi.inpe.br
 9
10
11
12
13
14
15
16 lccastro@dpi.inpe.b
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaPLoS One
Volume8
Número7
Tipo SecundárioPRE PI
Nota SecundáriaA1 A1 A1 A1 A1 A1 A1 A1 A1 A1 A1 A1 A1 A1 A1 A1 A1 A1 A1 A2 A2 A2 A2 A2 A2 A2 B1 B3
Histórico2018-06-04 03:14:16 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013
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-Chavevirus vector, article, Brazil, city, dengue, egg, female, geographic information system, human, larva, medical staff, nonhuman, population density, population dynamics, preventive health service, quantitative analysis, risk reduction, scientist, SMCP Aedes, statistical analysis.
ResumoAedes aegypti has developed evolution-driven adaptations for surviving in the domestic human habitat. Several trap models have been designed considering these strategies and tested for monitoring this efficient vector of Dengue. Here, we report a real-scale evaluation of a system for monitoring and controlling mosquito populations based on egg sampling coupled with geographic information systems technology. The SMCP-Aedes, a system based on open technology and open data standards, was set up from March/2008 to October/2011 as a pilot trial in two sites of Pernambuco Brazil: Ipojuca (10,000 residents) and Santa Cruz (83,000), in a joint effort of health authorities and staff, and a network of scientists providing scientific support. A widespread infestation by Aedes was found in both sites in 2008-2009, with 96.8\%-100\% trap positivity. Egg densities were markedly higher in SCC than in Ipojuca. A 90\% decrease in egg density was recorded in SCC after two years of sustained control pressure imposed by suppression of >7,500,000 eggs and >3,200 adults, plus larval control by adding fishes to cisterns. In Ipojuca, 1.1 million mosquito eggs were suppressed and a 77\% reduction in egg density was achieved. This study aimed at assessing the applicability of a system using GIS and spatial statistic analysis tools for quantitative assessment of mosquito populations. It also provided useful information on the requirements for reducing well-established mosquito populations. Results from two cities led us to conclude that the success in markedly reducing an Aedes population required the appropriate choice of control measures for sustained mass elimination guided by a user-friendly mosquito surveillance system. The system was able to support interventional decisions and to assess the program's success. Additionally, it created a stimulating environment for health staff and residents, which had a positive impact on their commitment to the dengue control program.
AreaSRE
ArranjoINPE > Produção > DIDPI > Sustained Reduction of...
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URL dos dadoshttp://urlib.net/rep/8JMKD3MGP5W34M/3FA7RHB
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP5W34M/3FA7RHB
Idiomaen
Arquivo Alvojournal.pone.0067682.pdf
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Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
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Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
Área de notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark nextedition notes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3E825CS
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2013/05.31.20.55   (acesso restrito)
Última Atualização2013:07.08.17.55.14 marcelo.pazos@inpe.br
Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2013/05.31.20.55.56
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.11 administrator
DOI10.1109/jstars.2013.2248132
ISSN1939-1404
Rótulolattes: 2549014594120288 2 SilvaFreiSantFrer:2013:ClSePo
Chave de CitaçãoSilvaFreiSantFrer:2013:ClSePo
TítuloClassification of Segments in PolSAR Imagery by Minimum Stochastic Distances Between Wishart Distributions
Ano2013
MêsJul.
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho3249 KiB
Área de contextualização
Autor1 Silva, Wagner Barreto da
2 Freitas, Corina da Costa
3 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
4 Frery, Alejandro Cesar
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
Grupo1
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Militar de Engenharia, Seção de Engenharia Cartográfica, Rio de Janeiro, 22290270 Brazil.
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 h Universidade Federal de Alagoas, Centro de Informática, Maceió, AL, 57072-970 Brazil.
Endereço de e-Mail do Autor1
2 corina@dpi.inpe.br
Endereço de e-Mailcorina@dpi.inpe.br
RevistaIEEE Journal of Selected Topics In Applied Earth Observations And Remote Sensing
Volume6
Número3
Páginas1263-1273
Tipo SecundárioPRE PI
Histórico2013-05-31 20:55:56 :: lattes -> administrator ::
2016-07-03 20:22:25 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013
2016-08-30 14:35:03 :: marcelo.pazos@inpe.br -> administrator :: 2013
2018-06-04 23:39:11 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013
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-Chavehypothesis tests, polarimetry, region-based classification, stochastic distances, Wishart distribution.
ResumoA new classifier for Polarimetric SAR (PolSAR) images is proposed and assessed in this paper. Its input consists of segments, and each one is assigned the class which minimizes a stochastic distance. Assuming the complexWishart model, several stochastic distances are obtained from the h - phi family of divergences, and they are employed to derive hypothesis test statistics that are also used in the classification process. This article also presents, as a novelty, analytic expressions for the test statistics based on the following stochastic distances between complex Wishart models: Kullback-Leibler, Bhattacharyya, Hellinger, Rényi, and Chi-Square; also, the test statistic based on the Bhattacharyya distance between multivariate Gaussian distributions is presented. The classifier performance is evaluated using simulated and real PolSAR data. The simulated data are based on the complex Wishart model, aiming at the analysis of the proposal with controlled data. The real data refer to a complex L-band image, acquired during the 1994 SIR-C mission. The results of the proposed classifier are compared with those obtained by aWishart per-pixel/contextual classifier, and we show the better performance of the region-based classification. The influence of the statistical modeling is assessed by comparing the results using the Bhattacharyya distance between multivariate Gaussian distributions for amplitude data. The results with simulated data indicate that the proposed classification method has very good performance when the data follow the Wishart model. The proposed classifier also performs better than the per-pixel/contextual classifier and the Bhattacharyya Gaussian distance using SIR-C PolSAR data.
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DOI10.1016/j.cosust.2013.08.001
ISSN1877-3435
Rótuloscopus 2013-11
Chave de CitaçãoVerburgErbMertEspi:2013:GlChLo
TítuloLand System Science: between global challenges and local realities
Ano2013
MêsOct.
Data de Acesso24 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho179 KiB
Área de contextualização
Autor1 Verburg, Peter H.
2 Erb, Karl-Heinz
3 Mertz, Ole
4 Espindola, Giovana
Grupo1
2
3
4 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Institute for Environmental Studies, VU University, Amsterdam, Netherlands
2 Institute for Social Ecology, Alpen-Adria University, Klagenfurt/Vienna/Graz, Austria
3 Department of Geosciences and Natural Resource Management, University of Copenhagen, Denmark
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 peter.verburg@vu.nl
2 karlheinz.erb@aau.at
3 om@geo.ku.dk
4 giovana@dpi.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaCurrent Opinion in Environmental Sustainability
Volume5
Número5
Páginas433-437
Tipo SecundárioPRE PI
Nota SecundáriaA1 A1 A2 A2 A2
Histórico2018-06-04 03:14:11 :: administrator -> :: 2013
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-Chaveland system science, global challenges, local realities.
ResumoThis issue of Current Opinion in Environmental Sustainability provides an overview of recent advances in Land System Science while at the same time setting the research agenda for the Land System Science community. Land System Science is not just representing land system changes as either a driver or a consequence of global environmental change. Land systems also offer solutions to global change through adaptation and mitigation and can play a key role in achieving a sustainable future earth. The special issue assembles 14 articles that entail different perspectives on land systems and their dynamics, synthesizing current knowledge, highlighting currently under-researched topics, exploring scientific frontiers and suggesting ways ahead, integrating a plethora of scientific disciplines.
AreaSRE
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URL (dados não confiáveis)http://dx.doi.org/10.1016/j.cosust.2013.08.001
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