| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | J8LNKAN8RW/38JE7BE |
| Repositório | dpi.inpe.br/plutao/2010/11.11.16.18.03 |
| Última Atualização | 2010:12.17.12.08.05 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | dpi.inpe.br/plutao/2010/11.11.16.18.04 |
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.00.12.18 (UTC) administrator |
| Chave Secundária | INPE--PRE/ |
| ISSN | 1808-0251 |
| Rótulo | lattes: 1646956319628219 2 CastroFoSant:2010:ClImPO |
| Chave de Citação | CastroFoSant:2010:ClImPO |
| Título | Classificação de imagens POLInSAR utilizando técnicas de mineração de dados  |
| Ano | 2010 |
| Data de Acesso | 13 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE PN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 254 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Castro Filho, C. A. P. 2 Santos, João Roberto dos |
| Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHF4 |
| Grupo | 1 2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR |
| Afiliação | 1 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 2 jroberto@ltid.inpe.br |
| Endereço de e-Mail | jroberto@ltid.inpe.br |
| Revista | Ambiência |
| Volume | 6 |
| Número | número especial |
| Páginas | 33-44 |
| Nota Secundária | C_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B5_ENGENHARIAS_I B5_GEOCIÊNCIAS B4_GEOGRAFIA B3_INTERDISCIPLINAR C_QUÍMICA C_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS |
| Histórico (UTC) | 2010-12-06 14:15:17 :: lattes -> ricardo :: 2010 2010-12-07 11:40:30 :: ricardo -> marciana :: 2010 2011-09-12 14:35:22 :: marciana -> administrator :: 2010 2018-06-05 00:12:18 :: administrator -> marciana :: 2010 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | mineração de dados classificação radar sensoriamento remoto data mining classification remote sensing radar floresta tropical |
| Resumo | A Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases), ou KDD, objetivam gerar técnicas para análise de dados através de algoritmos de mineração. No Subprojeto Cartografia Terrestre, da Diretoria de Serviço Geográfico DSG está previsto o imageamento de uma área de aproximadamente 770.000km2 da região amazônica utilizando tecnologia de Radares de Abertura Sintética Interferométricos e Polarimétricos - POLINSAR. O objetivo deste trabalho é analisar o potencial de dados de SAR para classificação de uso do solo. Nesta análise foram utilizadas técnicas de mineração de dados identificando quais tipos de atributos são os mais adequados para discretizar as classes a serem definidas. Além dessas técnicas, foram também selecionados atributos que melhor classificaram separadamente a imagem mediante uma árvore de decisões. Os resultados obtidos indicaram que a classificação com os melhores atributos obtidos separadamente nas etapas de treinamento obtiveram melhor avaliação. Conclui-se que, apesar de os resultados terem sido melhores com o método proposto, a avaliação da classificação com os atributos selecionados automaticamente se aproximou bastante. Abstract Knowledge Discovery in Databases KDD is intended to generate new techniques to analyze data through data mining algorithms. In the Brazilian Terrestrial Cartography Subproject, also known as Amazon Radiography, from Geographic Service of Brazilian Army (DSG), is expected the imagery of an area of approximately Synthetic Aperture Radar POLINSAR technology. The aim of this study is to examine the potential of SAR data for land use classification. Data mining techniques were used to identify the features that best discriminate the classes. In addition to these techniques, features that best separately classified the image separately through a great variety of using decision tree were also selected options. The results indicates that the best classification with best features which were obtained separately in the training sections got better evaluation. We conclude that although the results were better with the proposed method, the evaluation of the classification with the automatically selected attributes automatically were very close. |
| Área | SRE |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Classificação de imagens... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/38JE7BE |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/38JE7BE |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | santos.pdf |
| Grupo de Usuários | administrator lattes marciana |
| Visibilidade | shown |
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.51.02 1 |
| Divulgação | PORTALCAPES |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Notas | Setores de Atividade: Produção Florestal, Pesquisa e desenvolvimento científico. |
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | marciana |
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