1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
Site | marte.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Repositório | ltid.inpe.br/sbsr/2004/11.21.17.32 |
Última Atualização | 2005:03.29.11.40.10 (UTC) erich@sid.inpe.br |
Repositório de Metadados | ltid.inpe.br/sbsr/2004/11.21.17.32.31 |
Última Atualização dos Metadados | 2018:06.06.02.42.46 (UTC) administrator |
ISBN | 85-17-00018-8 |
Chave de Citação | RibeiroSoarViei:2005:AvMéCl |
Título | Avaliação de métodos de classificação de imagens Ikonos para o mapeamento da cobertura terrestre ![](http://marte.sid.inpe.br/col/dpi.inpe.br/banon/2000/01.23.20.24/doc/externalLink.gif) |
Formato | CD-ROM, On-line. |
Ano | 2005 |
Data de Acesso | 21 jun. 2024 |
Tipo Secundário | PRE CN |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 802 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Ribeiro, Regiane Maria Paes 2 Soares, Vicente Paulo 3 Vieira, Carlos Antônio Oliveira |
Afiliação | 1 Agência Nacional de Águas - ANA/NGI 2 Universidade Federal de Viçosa - UFV 3 Universidade Federal de Viçosa - UFV |
Editor | Epiphanio, José Carlos Neves Fonseca, Leila Maria Garcia |
Endereço de e-Mail | regiane@ana.gov.br |
Nome do Evento | Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 12 (SBSR) |
Localização do Evento | Goiânia |
Data | 16-21 abr. 2005 |
Editora (Publisher) | INPE |
Cidade da Editora | São José dos Campos |
Páginas | 4277-4284 |
Título do Livro | Anais |
Tipo Terciário | Artigos |
Organização | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais |
Histórico (UTC) | 2005-04-04 16:31:25 :: sbsr -> administrator :: 2009-06-03 16:02:40 :: administrator -> sbsr :: 2009-06-30 14:26:08 :: sbsr -> erich@sid.inpe.br :: 2010-05-14 02:46:53 :: erich@sid.inpe.br -> marciana :: 2011-02-16 14:00:09 :: marciana -> administrator :: 2005 2018-06-06 02:42:46 :: administrator -> :: 2005 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Palavras-Chave | remote sensing classification sensoriamento remoto classificação IKONOS |
Resumo | This work evaluated the methods of classification of IKONOS II imagery for land cover mapping. The algorithms Minimal Distance, Maximum Likelihood and Artificial Neural Networks (backpropagation) were used to classify a satellite IKONOS II image measuring 4 m of spacial resolution. A pixel based and a region- based classification were performed for each algorithm, generating six methods : Minimal Distance per pixel, Minimal Distance per regions, Maximum Likelihood per pixel, Maximum Likelihood per regions, Artificial Neural Nets (backpropagation) per pixel, and Artificial Neural Nets (backpropagation) per regions, which presented Kappa index acceptance levels equal to reasonable, reasonable, reasonable, excellent, reasonable and excellent, respectively. |
Área | SRE |
Tipo | Processamento de Imagens |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | SBSR_regiane1.doc | 19/01/2005 08:51 | 353.0 KiB | |
Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
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4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/ltid.inpe.br/sbsr/2004/11.21.17.32 |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/ltid.inpe.br/sbsr/2004/11.21.17.32 |
Idioma | pt |
Arquivo Alvo | 4277.pdf |
Grupo de Usuários | administrator erich@sid.inpe.br |
Visibilidade | shown |
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5. Fontes relacionadas | |
Repositório Espelho | dpi.inpe.br/marte@80/2007/10.17.19.59 |
Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30 |
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6. Notas | |
Nota | 1 |
Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition electronicmailaddress group identifier issn label lineage nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume |
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