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Metadados

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/43CA75H
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/10.05.12.25   (acesso restrito)
Última Atualização2020:10.05.12.25.57 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/10.05.12.25.57
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.28 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/LAGIRS48042.2020.9165637
ISBN978-172814350-7
Chave de CitaçãoLacerdaShiDamAnjHab:2020:ImSePa
TítuloImpact of segmentation parameters on the classification of VHR images acquired by RPAS
Ano2020
Data de Acesso15 jun. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho357 KiB
2. Contextualização
Autor1 Lacerda, M. G.
2 Shiguemori, Elcio Hideiti
3 Damião, A. J.
4 Anjos, C. S.
5 Habermann, M.
Grupo1
2 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
4 Instituto Federal de Ciência e Tecnologia do Sul de Minas (IFSULDEMINAS)
5 Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
Endereço de e-Mail do Autor1 marielcio@ieav.cta.br
2 elcio@ieav.cta.br
3 damiao@ieav.cta.br
4 camila.lacerda@ifsuldeminas.edu.br
5 habermann@ieav.cta.br
Nome do EventoIEEE Latin American GRSS; ISPRS Remote Sensing Conference
Localização do EventoSantiago, Chile
Data21-26 Mar.
Editora (Publisher)IEEE
Páginas28-33
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2020-10-05 12:26:30 :: simone -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:35:28 :: administrator -> simone :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveImage Classification
Segmentation Parameters
RPA
Very High Resolution Images
ResumoRPAs (Remotely Piloted Aircrafts) have been used in many Remote Sensing applications, featuring high-quality imaging sensors. In some situations, the images are interpreted in an automated fashion using object-oriented classification. In this case, the first step is segmentation. However, the setting of segmentation parameters such as scale, shape, and compactness may yield too many different segmentations, thus it is necessary to understand the influence of those parameters on the final output. This paper compares 24 segmentation parameter sets by taking into account classification scores. The results indicate that the segmentation parameters exert influence on both classification accuracy and processing time.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Impact of segmentation...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 05/10/2020 09:25 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvolacerda_impact.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 3
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor format issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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