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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador3ERPFQRTRW/39UFJ9S
Repositóriodpi.inpe.br/marte/2011/06.27.14.01
Última Atualização2011:06.27.14.01.32 (UTC) luana@dsr.inpe.br
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/marte/2011/06.27.14.01.32
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.02.23.31 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00056-0 (Internet)
978-85-17-00057-7 (DVD)
Chave de CitaçãoLimaGuer:2011:UsReNe
TítuloUso das redes neurais de função de base radial e Growing Neural Gas na classificação de imagens de sensoriamento remoto
FormatoDVD, Internet.
Ano2011
Data de Acesso13 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho231 KiB
2. Contextualização
Autor1 Lima, Alexandre Gomes de
2 Guerreiro, Ana Maria Guimarães
Afiliação1 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do RN - IFRN/DIETINF
2 Universidade Federal do Rio Grande do Norte – UFRN/DCA
Endereço de e-Mail do Autor1 alexandre.lima@ifrn.edu.br
2 anamaria@dca.ufrn.br
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Endereço de e-Mailluana@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 15 (SBSR).
Localização do EventoCuritiba
Data30 abr. - 5 maio 2011
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas7247-7254
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2011-08-15 15:17:44 :: luana@dsr.inpe.br -> administrator :: 2011
2018-06-06 02:23:31 :: administrator -> tereza@sid.inpe.br :: 2011
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveremote sensing
image processing
artificial neural network
growing neural gas
sensoriamento remoto
processamento de imagens
rede neural artificial
ResumoSeveral works describe the use of artificial neural networks in remote sensing applications. However, its relatively scarce the amount of publications about these applications involving the Growing Neural Gas (GNG) networks. This work describes a hybrid neural classifier based on the radial base functions (RBF) and GNG neural networks. The unsupervised learning is performed by GNG network in order to determine centers and number of hidden neurons RBF network. The supervised learning is performed by pseudo inverse matrix algorithm in order to find RBF networks synaptic weights. The proposed classifier doesnt require the number of centers be specified in advance. This number starts in two and is successively increased by GNG network until a desired performance criterion be achieved. The classification of one multispectral ETM/Landsat7 image, bands 1, 2, 3 and 4, involving part of city of Natal-RN is performed for seven ground cover classes. The results achieved by the proposed classifier and maximum likelihood Bayesian classifier are compared through the confusion matrix, hit coefficient, Kappa coefficient and generated images. This set of data shows a slight superiority from proposed classifier. Further this satisfactory result, the neural classifier is important to eliminate the try-and-error procedure usually realized to find RBF neural networks centers.
ÁreaSRE
TipoProcessamento de Imagens
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/3ERPFQRTRW/39UFJ9S
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/3ERPFQRTRW/39UFJ9S
Idiomapt
Arquivo Alvop0398.pdf
Grupo de Usuáriosluana@dsr.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn label lineage mark 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 tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)tereza@sid.inpe.br
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