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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGPDW34P/45U7KGB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16c/2021/12.09.12.06
Última Atualização2021:12.09.12.06.52 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m16c/2021/12.09.12.06.53
Última Atualização dos Metadados2023:01.30.13.08.11 (UTC) administrator
ISSN2179-4847
Chave de CitaçãoGinoNegrSouz:2021:AnDeBa
TítuloAnomaly detection based method for spatio-temporal dynamics mapping in dam mining regions
FormatoOn-line.
Ano2021
Data de Acesso23 jun. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1911 KiB
2. Contextualização
Autor1 Gino, Vinícius L. S.
2 Negri, Rogério G.
3 Souza, Felipe N.
Afiliação1 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
2 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
3 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Endereço de e-Mail do Autor1 vinicius.gino@unesp.br
2 rogerio.negri@unesp.br
3 fn.souza@unesp.br
EditorVinhas, Lubia (INPE)
Graça, Alan J. Salomão (UERJ)
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Geoinformática, 22 (GEOINFO)
Localização do EventoOn-line
Data29 nov. a 02 dez. 2021
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioFull paper
Histórico (UTC)2021-12-09 12:07:10 :: simone -> administrator :: 2021
2023-01-30 13:08:11 :: administrator -> simone :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoRemote Sensing technologies and Machine Learning methods rise as a potential combination to assemble new environmental monitoring applications. In this context, the presented work proposes a new method that exploits anomaly detection models applied to Remote Sensing imagery to identify the spatio-temporal changes over the Earths surface. The potential of the introduced approach is shown in a study case concerning the analysis of the landscape changes using One-Class SVM and Isolation Forest methods in Landsat and Sentinel images for Brumadinho and Mariana regions, Brazil, after its recent dam collapses.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > XXII GEOINFO > Anomaly detection based...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > XXII GEOINFO > Anomaly detection based...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > Coleção GEOINFO > Anomaly detection based...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34P/45U7KGB
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34P/45U7KGB
Idiomaen
Arquivo AlvoGino_anomaly.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/banon-pc2@80/2006/07.04.20.21
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPDW34P/462CM9S
8JMKD3MGPDW34P/48F29JE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2023/01.30.13.05 8
sid.inpe.br/mtc-m16c/2021/12.16.19.25 4
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition group holdercode isbn keywords label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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