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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador3ERPFQRTRW34M/3E7GDM2
Repositóriodpi.inpe.br/marte2/2013/05.28.23.31.12
Última Atualização2013:05.28.23.31.12 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/marte2/2013/05.28.23.31.13
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.32.39 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00066-9 (Internet)
978-85-17-00065-2 (DVD)
Rótulo486
Chave de CitaçãoSilvaLiKlHuLiRo:2013:EsCoDi
TítuloVariações de MDTs gerados a partir de dados LiDAR: Estudo comparativo entre diferentes classificadores
FormatoDVD, Internet.
Ano2013
Data de Acesso20 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1041 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva, Carlos Alberto
2 Liesenberg, Veraldo
3 Klauberg, Carine
4 Hudak, Andrew
5 Liebermann, Robert
6 Rodriguez, Luiz Carlos Estraviz
Endereço de e-Mail do Autor1 carlos_engflorestal@yahoo.com
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 16 (SBSR)
Localização do EventoFoz do Iguaçu
Data13-18 abr. 2013
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas6113-6120
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2013-05-28 23:31:13 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:32:39 :: administrator -> wanderf@dsr.inpe.br :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoAutomatic cloud point classification of airborne LiDAR (Light Detection and Ranging) data into ground and non-ground points is an important step for both ecological and forest management analysis. We evaluated three freeware filtering algorithms for ground classification. Our study area is located in western Washington State (USA). The area contains different land use classes ranging from bare soil to shrubland, log forest and dense forest. We compare the different ground classification results each other and faced it with a topographic map. The high point density of the LiDAR dataset (>4 points·m2) brought us good classification results based on RSME, CV and MAE. Elevation profiles encompassing different land use types did not show significant contribution of vegetation. Since the forest is managed, less contribution were found from the understory stratum and the ground floor level. However, some outliers were found in abrupt topographic changes, requiring therefore manual edition. Further investigation should take into account the relief changes at different land use types and evaluate the impact of the topography on the extraction of individual trees.
ÁreaSRE
TipoLidar: Sensores e Aplicações
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/3ERPFQRTRW34M/3E7GDM2
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/3ERPFQRTRW34M/3E7GDM2
Idiomapt
Arquivo Alvop0486.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores3ERPFQRTRW34M/3E7G88S
Lista de Itens Citandodpi.inpe.br/marte2/2013/05.28.22.25 3
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition group issn keywords lineage mark nextedition 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)wanderf@dsr.inpe.br
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