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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositóriodpi.inpe.br/sbsr@80/2006/10.03.11.59
Última Atualização2007:03.06.16.13.38 (UTC) erich@sid.inpe.br
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/sbsr@80/2006/10.03.11.59.48
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.02.36.53 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00031-7
Chave de CitaçãoRibeiroBaptBias:2007:CoMéCl
TítuloComparação dos métodos de classificação supervisionada de imagem Máxima Verossimilhança e Redes Neurais em ambiente urbano
FormatoCD-ROM, On-line.
Ano2007
Data de Acesso21 jun. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho937 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ribeiro, Rômulo José da Costa
2 Baptista, Gustavo Macedo de Mello
3 Bias, Edilson de Souza
Afiliação1 Universidade de Brasília (UnB). Instituto Central de Ciências (ICC). União Pioneira de Integração Social (UPIS). Universidade Católica de Brasília (UCB).
2 Universidade Católica de Brasília (UCB)
3 Universidade Católica de Brasília (UCB)
Endereço de e-Mail do Autor1 rjcribeiro@gmail.com
2 gmbaptista@pos.ucb.br
3 edilsonb@ucb.br
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Fonseca, Leila Maria Garcia
Endereço de e-Mailrjcribeiro@gmail.com
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 13 (SBSR).
Localização do EventoFlorianópolis
Data21-26 abr. 2007
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas5471-5478
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioArtigo
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2006-10-03 11:59:48 :: rjcribeiro@gmail.com -> sbsr ::
2007-01-09 10:03:25 :: sbsr -> administrator ::
2009-08-05 01:37:01 :: administrator -> erich@sid.inpe.br ::
2010-05-14 02:42:03 :: erich@sid.inpe.br -> marciana ::
2011-02-16 14:04:55 :: marciana -> administrator :: 2007
2018-06-06 02:36:53 :: administrator -> :: 2007
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveImage classification
maximum likelihood
neural networks
classificação de imagens
máxima verossimilhança
redes neurais
ResumoThe supervised classification of images is a process that assists the analyst in the identification of superficial phenomena in images of remote sensing. The traditional methods, although to present good results, in some cases present a little difference in the surface phenomena. The search for more accurate methods becomes basic for the best classification of the images. In this work it was present the comparison enters the traditionals classification method of maximum likelihood and neural networks. The last one, although to present better resulted than the first method, it is more delayed and demands many attempts and errors until getting an acceptable result. But it can be an interesting method for attainment of better results.
ÁreaSRE
TipoPlanejamento Urbano e Regional
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
artigo.pdf 25/01/2007 11:23 827.7 KiB 
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/dpi.inpe.br/sbsr@80/2006/10.03.11.59
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/dpi.inpe.br/sbsr@80/2006/10.03.11.59
Idiomapt
Arquivo Alvo5471-5478.pdf
Grupo de Usuáriosrjcribeiro@gmail.com
administrator
erich@sid.inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
analucia@ufpe.br
rjcribeiro@gmail.com
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/banon-pc2@80/2006/07.17.20.31
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30
6. Notas
Nota1
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group identifier issn label lineage nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark url versiontype volume


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