| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | marte2.sid.inpe.br |
| Identificador | 8JMKD3MGP6W34M/3U79UNB |
| Repositório | sid.inpe.br/marte2/2019/10.08.13.36 |
| Última Atualização | 2019:10.08.13.36.38 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/marte2/2019/10.08.13.36.38 |
| Última Atualização dos Metadados | 2019:12.13.01.17.23 (UTC) administrator |
| ISBN | 978-85-17-00097-3 |
| Chave de Citação | MirandaLemoEspi:2019:CoMéSu |
| Título | Comparação dos métodos Support Vector Machine e máxima verossimilhança guassiana para classificação de imagem das áreas de dunas costeiras da Praia do Cassino, Rio Grande, RS  |
| Formato | Internet |
| Ano | 2019 |
| Data de Acesso | 21 jun. 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 450 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Miranda, Lisandra Roldão 2 Lemos, Delnir Monteiro de 3 Espinoza, Jean Marcel de Almeida |
| Afiliação | 1 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) 2 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) 3 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) |
| Editor | Gherardi, Douglas Francisco Marcolino Sanches, Ieda DelArco Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de |
| Nome do Evento | Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19 (SBSR) |
| Localização do Evento | Santos |
| Data | 14-17 abril 2019 |
| Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Cidade da Editora | São José dos Campos |
| Páginas | 1756-1759 |
| Título do Livro | Anais |
| Tipo Terciário | full paper |
| Organização | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Histórico (UTC) | 2019-11-05 12:23:54 :: simone -> administrator :: 2019 2019-12-13 01:17:23 :: administrator -> simone :: 2019 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Palavras-Chave | classificação PDI dunas SVM supervisionada classification DIP dunes SVM supervised |
| Resumo | A classificação de imagens de satélites possui uma variedade de métodos para análise espectral, porém a escolha deles dependerá da área a ser estudada. Este trabalho apresenta, com as técnicas de Processamento Digital de Imagens, a classificação supervisionada da extensão das dunas costeiras do Balneário Cassino, no município de Rio Grande, utilizando os classificadores Support Vector Machines e Máxima Verossimilhança Gaussiana. Essas classificações proporcionaram implementar a análise de acurácia baseada na matriz erro e a comparação entre os classificadores. A partir da imagem de alta resolução espacial Geoeye, com o auxílio do software MatLab, as amostras de treinamento foram coletadas para treinar os algoritmos de classificação implementados na cena segmentada. Os resultados deste trabalho foram avaliados visualmente, assim comparando os métodos pela sua eficiência na classificação de imagem da área de estudo e trazendo subsídios para futuros interessados em classificadores para a área de dunas costeiras. ABSTRACT: The classification of satellite images has a variety of methods for spectral analysis, but the choice of them depends on the area being studied. This work presents, with the techniques of Digital Image Processing, supervised classification of the extension of the coastal dunes of the Balneário Cassino, in the city of Rio Grande, using the classifiers Support Vector Machines and Maximum Gaussian Likelihood. These classifications provided to implement the analysis of accuracy based on the matrix error and the comparison between the classifiers. From the high spatial resolution Geoeye image, with the aid of MatLab software, the training samples were collected to train the classification algorithms implemented in the segmented scene. The results of this work were evaluated visually, thus comparing the methods for their efficiency in the image classification of the study area and bringing subsidies to interested parties in classifiers for the coastal dune area. |
| Área | SRE |
| Tipo | Processamento de imagens |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 19 > Comparação dos métodos... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 19 > Comparação dos métodos... |
| Arranjo 3 | Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 19 > Comparação dos métodos... |
| 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://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3U79UNB |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3U79UNB |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | 97810.pdf |
| Grupo de Usuários | simone |
| Visibilidade | shown |
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.19 |
| Detentor dos Direitos | originalauthor yes |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2011/03.29.20.55 |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGP6W34M/3UCAT7H |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/marte2/2019/11.08.12.52 2 |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition electronicmailaddress 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 |
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