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Metadados

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@80/2006/11.15.20.21
Última Atualização2007:03.06.14.32.32 (UTC) erich@sid.inpe.br
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/sbsr@80/2006/11.15.20.21.06
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.02.37.32 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00031-7
Chave de CitaçãoOliveiraZeilSant:2007:EsCaCu
TítuloSegmentação para classificação de áreas urbanas a partir de imagem digital do Landsat7/ETM+: estudo de caso – Cuiabá - MT
FormatoCD-ROM, On-line.
Ano2007
Data de Acesso22 jun. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho858 KiB
2. Contextualização
Autor1 Oliveira, Ivani Matos de
2 Zeilhofer, Peter
3 Santos, Emerson Soares dos
Afiliação1 Universidade Federal do Mato Grosso (UFMT). ICET. Física e Meio Ambiente.
2 Universidade Federal do Mato Grosso (UFMT). ICHS. Departamento de Geografia.
3 Universidade Federal do Mato Grosso (UFMT). ICHS. Departamento de Geografia.
Endereço de e-Mail do Autor1 ivanigeo@ufmt.br
2 pitalike@terra.com.br
3 emer.santos@uol.com.br
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Fonseca, Leila Maria Garcia
Endereço de e-Mailivanigeo@ufmt.br
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
Páginas6011-6018
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioIniciação Científica
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2006-11-15 20:21:06 :: ivanigeo@ufmt.br -> sbsr ::
2007-01-09 02:31:31 :: sbsr -> administrator ::
2009-08-05 01:43:21 :: administrator -> erich@sid.inpe.br ::
2010-05-14 02:43:27 :: erich@sid.inpe.br -> marciana ::
2011-02-16 14:06:20 :: marciana -> administrator :: 2007
2018-06-06 02:37:32 :: administrator -> :: 2007
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveLandsat 7
classification
segmentation
urban environment
classificação
segmentação
ResumoA case study for a supervised classification of multispectral Landsat ETM imagery from the urban area of Cuiabá / Várzea Grande is presented. Two classification techniques implemented in the SPRING software were compared: Maximum Likelihood and Bhattacharrya with previous segmentation by region growing. Overall classification accuracies of about 61 and 55 % indicate the limitations of mid resolution imagery for land use mapping in urban areas. Previous segmentation (Bhattacharrya) improve classification accuracies substantially.
ÁreaSRE
TipoProcessamento de Dados e de Imagens
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
ivani_matos.pdf 15/11/2006 18:21 739.4 KiB 
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/dpi.inpe.br/sbsr@80/2006/11.15.20.21
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/dpi.inpe.br/sbsr@80/2006/11.15.20.21
Idiomapt
Arquivo Alvo6011-6018.pdf
Grupo de Usuáriosivanigeo@ufmt.br
administrator
erich@sid.inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
ivanigeo@ufmt.br
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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