| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | marte2.sid.inpe.br |
| Identificador | 8JMKD3MGP6W34M/49376DS |
| Repositório | sid.inpe.br/marte2/2023/05.03.22.07 |
| Última Atualização | 2023:05.03.22.07.51 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/marte2/2023/05.03.22.07.52 |
| Última Atualização dos Metadados | 2024:01.08.18.10.04 (UTC) administrator |
| ISBN | 978-65-89159-04-9 |
| Chave de Citação | ParedesSouzVolpAlve:2023:ClMuTe |
| Título | Classificação multiescala textural utilizando Google Earth Engine  |
| Formato | Internet |
| Ano | 2023 |
| Data de Acesso | 21 jun. 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 2 |
| Tamanho | 4040 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Paredes, Daniel Altino Cotti 2 Souza, Vanessa C. O. 3 Volpato, Margarete M. L. 4 Alves, Helena M. R. |
| Afiliação | 1 Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) 2 Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) 3 Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais (EPAMIG) 4 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 danielaltino19@gmail.com 2 vanessasouza@unifei.edu.br 3 margarete@epamig.br 4 helena.alves@embrapa.br |
| Editor | Gherardi, Douglas Francisco Marcolino Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Sanches, Ieda DelArco |
| Nome do Evento | Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 20 (SBSR) |
| Localização do Evento | Florianópolis |
| Data | 02-05 abril 2023 |
| Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Cidade da Editora | São José dos Campos |
| Páginas | e155693 |
| Título do Livro | Anais |
| Tipo Terciário | full paper |
| Organização | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Histórico (UTC) | 2023-05-03 22:08:45 :: simone -> administrator :: 2023 2024-01-08 18:10:04 :: administrator -> simone :: 2023 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Palavras-Chave | GEE cafeicultura textura multiescala GEE coffee growing texture multi-resolution classification |
| Resumo | A plataforma em nuvem Google Earth Engine (GEE) foi utilizada neste trabalho para avaliar a performance de uma metodologia de Classificação Multiescala Textural na classificação automática do uso da terra com café na região Sul de Minas Gerais. Na multiescala textural, a escala da imagem é definida pelo tamanho da janela utilizada para gerar a matriz de co-ocorrência, a partir da qual as medidas texturais são extraídas. Dentre os modelos testados, a métrica Contraste obteve o melhor resultado, com acurácia de 70,85% para classe Café e 72,66% de acurácia global. A escala definida pela janela 7x7 apresentou os melhores resultados para a classificação do uso da terra com café. Portanto, os resultados mostraram que a metodologia avaliada é adequada para a classificação automática de áreas cafeeiras. ABSTRACT: The Google Earth Engine (GEE) cloud platform was used in this work to evaluate the performance of a Textural Multiscale Classification methodology in the automatic classification of land use with coffee in the southern region of Minas Gerais. In textural multiscale, the image scale is defined by the size of the window used to generate the co-occurrence matrix, from which the textural measures are extracted. Among the models tested, the Contrast metric obtained the best result, with 70.85% accuracy for Coffee class and 72.66% overall accuracy. The scale defined by the 7x7 window presented the best results for coffee land use classification. Therefore, the results showed that the evaluated methodology is adequate for the automatic classification of coffee areas. |
| Área | SRE |
| Tipo | Classificação e mineração de dados |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 20 > Classificação multiescala textural... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > SBSR 20 > Classificação multiescala textural... |
| Arranjo 3 | Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 20 > Classificação multiescala textural... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://marte2.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP6W34M/49376DS |
| URL dos dados zipados | http://marte2.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP6W34M/49376DS |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | 155693.pdf |
| Grupo de Usuários | simone |
| Visibilidade | shown |
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.19 |
| Detentor dos Direitos | originalauthor yes |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2011/03.29.20.55 |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGP6W34M/495J572 |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/marte2/2023/05.18.17.15 7 |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition group holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
| atualizar | |