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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNUrG
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.21.19.54
Última Atualização2016:02.11.18.36.14 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.21.20
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.52.16 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-7287-PRE/3192
Rótulo8656
Chave de CitaçãoRennóSantFrei:1999:AvInCl
TítuloAvaliação das incertezas nas classificações de máxima verossimilhança e contextual de modas condicionais iterativas
Ano1999
Data Secundária19990104
Data de Acesso10 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho789 KiB
2. Contextualização
Autor1 Rennó, Camilo Daleles
2 Sant' Anna, Sidnei João Siqueira
3 Freitas, Corina da Costa
Grupo1 DPI-INPE-MCT-BR
2 DPI-INPE-MCT-BR
3 DPI-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 camilo@dpi.inpe.br
2 sidnei@dpi.inpe.br
3 corina@dpi.inpe.br
Nome do EventoCongresso e Feira para Usuários de Geoprocessamento da América Latina, 5 (GISBRASIL'99)
Localização do EventoSalvador, BA
Data1999
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2008-06-09 21:43:24 :: administrator -> jefferson ::
2010-07-07 18:49:07 :: jefferson -> administrator ::
2015-03-06 15:13:32 :: administrator -> marciana :: 1999
2016-02-11 18:36:14 :: marciana -> administrator :: 1999
2018-06-05 00:52:16 :: administrator -> marciana :: 1999
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChavePROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS
MODAS CONDICIONAIS ITERATIVAS
MAPAS DE INCERTEZAS
CLASSIFICACAO DE IMAGENS
JERS 1
MAXIMA VEROSSIMILHANCA
FLORESTAS
ESTATISTICA
MAXVER
ResumoNeste trabalho é apresentado uma metodologia para a elaboração de mapas de incertezas espacialmente distribuídas, associados a classificações digitais de imagens. A elaboração de mapas de incertezas é de extrema importância por indicar espacialmente as áreas em que o classificador pode estar errando. Com isso, as decisões tomadas sobre esta classificação podem ser ponderadas por estas incertezas. A metodologia é desenvolvida para dois tipos de classificadores: um classificador pontual por máxima verossimilhança (MaxVer) e um pontual/contextual por modas condicionais iterativas (ICM). A metodologia é exemplificada gerando-se classificações de uma imagem do sensor JERS-1 e, simultaneamente, os respectivos mapas de incertezas. Os mapas de incertezas refletem as dúvidas, durante o processo de classificação, da atribuição de um SL[HO a uma determinada classe, diferindo do erro do classificador, o qual está relacionado à comparação do mapa com uma dada referência. Uma medida global do erro do classificador também é fornecida, através da estimativa do coeficiente de concordância .DSSD, obtido através de matrizes de confusão. Os resultados indicam que as incertezas relativas ao classificador ICM são menores que as do MaxVer. É observado que com o aumento do número de iterações do ICM as maiores incertezas ocorrem nas áreas de contato (bordas) entre classes. Para as três classes de interesse definidas neste trabalho (floresta primária, regeneração e atividades recentes), as menores incertezas estão associadas à classe floresta primária. ABSTRACT: This article presents a methodology for building uncertainty maps, associated to digital image classifications. These maps are extremely important to indicate areas, spatially distributed, where classification errors may occur. Then, decisions about the classifications may be weighted by these uncertainties. The methodology is developed for two types of classifiers: a punctual maximum likelihood classifier (MaxVer) and a punctual/contextual iterated conditional modes classifier (ICM). The methodology is exemplified by classifying a JERS-1 image, with the aforementioned classifiers, and obtaining the correspondent uncertainty maps. These uncertainty maps reflect the doubts occurred during the classification process of attributing a SL[HO to a class, differing from the error of a classifier, which is related to the comparison of a map with a given reference. A global measure of the classifier's error is also given, through the use of the estimated .DSSD coefficient of agreement, obtained from the confusion matrices. The results indicate that the uncertainties related to the ICM classifier are smaller than those related to the MaxVer classifier. It was observed that the largest uncertainties occurred on the classes boundaries, when the ICM iteration number was increased. For the three classes defined in this paper (primary forest, regeneration, and recent activities), the smaller uncertainties are associated to the primary forest class.
ÁreaSRE
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4. Condições de acesso e uso
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Idiomapt
Arquivo AlvoRennó Sant'Anna Freitas GISBRASIL'99 1999.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52.39 6
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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