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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/GNUEV
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.21.31.36
Última Atualização2015:11.10.14.49.19 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.21.31.43
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.52.18 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-7951-PRE/3785
Rótulo8888
Chave de CitaçãoHuberDutr:1998:HiDiCa
TítuloFeature selection for ERS-1/2 InSAR classification: high dimensionalty case
Ano1998
Data Secundária20000906
Data de Acesso09 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho107 KiB
2. Contextualização
Autor1 Huber, R.
2 Dutra, Luciano Vieira
Grupo1 DPI-INPE-MCT-BR
Nome do EventoInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium, (IGARSS'98).
Localização do EventoSeattle, USA
Data6-10 1998
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2005-07-19 21:31:44 :: administrator -> jefferson ::
2006-06-05 14:00:49 :: jefferson -> administrator ::
2008-06-09 21:43:42 :: administrator -> jefferson ::
2010-07-07 18:49:15 :: jefferson -> administrator ::
2015-05-21 17:22:51 :: administrator -> marciana :: 1998
2015-11-10 14:49:19 :: marciana -> administrator :: 1998
2018-06-05 00:52:18 :: administrator -> jefferson :: 1998
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
CLASSIFICACAO DE IMAGENS
ERS 1
ERS 2
ANALISE DE IMAGENS
IMAGE ANALYSIS
IMAGE CLASSIFICATION
IMAGE PROCESSING
ResumoA systematic way of selection and assessment of the performance of a large number of texture features extracted from spaceborne interferometric SAR data and classified with different types of classifiers is presented. Multi-seasonal ERS-I and ERS-2 SAR data of the Czech Republic is used to classify into four different land--cover classes. A multistage search method in the space of all possible feature subsets taken from local statistics, fractal analysis and co-occurrence matrices is proposed and tested. In the early stages of the method, features are ranked according to its discriminatory power measured by a ranking coefficient based on subset performance measured by Jeffreis-Matusita-distance. Best ranked features are chosen and a new set is formed and evaluated using the hold-out method employing maximum-likelihood, nearest neighbor and multilayer perceptron classifiers.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Feature selection for...
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/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNUEV
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNUEV
Arquivo Alvo1998_huber.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
jefferson
Grupo de Leitoresadministrator
jefferson
marciana
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format isbn issn language 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)jefferson
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