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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@80/2008/10.15.20.09
Última Atualização2009:03.26.14.26.24 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/sbsr@80/2008/10.15.20.09.21
Última Atualização dos Metadados2022:07.07.03.41.09 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00044-7
Chave de CitaçãoSilvaSant:2009:AnImCB
TítuloAnálise de Imagens CBERS da Bacia do Rio São Francisco utilizando Mapas Auto-Organizados de Kohonen e Classificadores K-Médias e Fuzzy C-Médias
FormatoDVD, On-line.
Ano2009
Data de Acesso24 jun. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho3700 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva, Cecília Cordeiro da
2 Santos, Wellington Pinheiro dos
Afiliação1 Universidade Federal de Pernambuco / PE
2 Universidade de Pernambuco / PE
Endereço de e-Mail do Autor1 cecilia-cordeiro@hotmail.com
2 wellington@dsc.upe.br
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Endereço de e-Mailwellpin@yahoo.com
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 14 (SBSR)
Localização do EventoNatal
Data25-30 abr. 2009
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas2209-2216
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioIniciação Científica
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2008-10-15 20:09:21 :: wellpin@yahoo.com -> sbsr ::
2008-12-15 20:10:37 :: sbsr -> administrator ::
2009-04-20 16:21:53 :: administrator -> wellpin@yahoo.com ::
2009-04-22 01:14:39 :: wellpin@yahoo.com -> administrator ::
2022-07-07 03:41:09 :: administrator -> :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveCBERS image
sensoriamento remoto
processamento de imagens
imagens CBERS
ResumoTo perform supervised classification is highly necessary to know how many and what classes previously exist on under-analysis images. However, a classification approach based on non-supervised classifiers could furnish more interesting results when we are interested in detecting singularities expressed by new classes not expected by the specialists. The detection of singularities by non-supervised classifiers could be very useful in environmental applications. In this work we show that it is possible to use non-supervised classifiers based on self-organized maps and clustering methods to extract information of interest from images obtained by IRMSS sensor of CBERS-2 imaging system. The imaged area studied in this work approaches the city of Petrolina, Pernambuco, and River São Francisco.
ÁreaSRE
TipoCBERS: Avaliação e Aplicações
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
CCSWPSsbsr2009.pdf 15/10/2008 17:09 3.5 MiB
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/10.15.20.09
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/10.15.20.09
Idiomapt
Arquivo Alvo2209-2216.pdf
Grupo de Usuárioswellpin@yahoo.com
administrator
Grupo de Leitoresadministrator
wellpin@yahoo.com
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/marte1@80/2009/05.26.17.02
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/netuno@1905/2006/07.17.20.18
dpi.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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