@InProceedings{MoreiraKörDutCasAra:2019:EsClSu,
               author = "Moreira, Noeli Aline Particcelli and K{\"o}rting, Thales Sehn and 
                         Dutra, Luciano Vieira and Castejon, Emiliano Ferreira and Arai, 
                         Egidio",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)}",
                title = "Estrat{\'e}gia para classifica{\c{c}}{\~a}o supervisionada de 
                         s{\'e}ries temporais de imagens de sensoriamento remoto quando 
                         n{\~a}o se disp{\~o}e de treinamento para todas as datas",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2019",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Sanches, Ieda DelArco 
                         and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de",
                pages = "919--922",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19. (SBSR)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "MODIS, sub-pixel, classifica{\c{c}}{\~a}o supervisionada, 
                         s{\'e}ries temporais, MODIS, sub-pixel, supervised 
                         classification, time series.",
             abstract = "Este artigo apresenta uma metodologia para 
                         classifica{\c{c}}{\~o}es subpixel em imagens de s{\'e}ries 
                         temporais MODIS usando apenas um ano base como refer{\^e}ncia. O 
                         ano de 2012 foi utilizado para determinar as regras de 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o e tamb{\'e}m utilizado como base para 
                         calibra{\c{c}}{\~a}o relativa dos anos restantes, neste caso, de 
                         2013 a 2017. O treinamento foi realizado utilizando uma imagem 
                         sint{\'e}tica com 11 propor{\c{c}}{\~o}es t{\'{\i}}picas de 4 
                         classes de cobertura. de um mapeamento de resolu{\c{c}}{\~a}o 
                         espacial dez vezes mais alto. Essas propor{\c{c}}{\~o}es 
                         t{\'{\i}}picas foram estimadas a partir de um procedimento de 
                         agrupamento ISODATA executado em uma estimativa de quadrantes de 
                         classe cont{\'{\i}}nua em uma grade de 231m registrada para a 
                         grade de pixels MODIS. Uma calibra{\c{c}}{\~a}o relativa das 
                         imagens MODIS remanescentes foi executada para permitir que as 
                         regras de classifica{\c{c}}{\~a}o de 2012 fossem aplicadas a 
                         outras datas sem a necessidade de executar o treinamento. A 
                         avalia{\c{c}}{\~a}o de tal procedimento {\'e} desafiadora, mas 
                         a inspe{\c{c}}{\~a}o visual com v{\'a}rios casos em particular 
                         mostrou a validade e a solidez do m{\'e}todo. A pesquisa 
                         continuar{\'a} a testar a abordagem desenvolvida e a desenvolver 
                         novos m{\'e}todos para validar o produto. ABSTRACT: This article 
                         presents a methodology for sub-pixel classifications in MODIS time 
                         series imagery using only one base year as reference. The year 
                         2012 was used to determine the classification rules and also used 
                         as a base for relative calibration of the remaining years, in this 
                         case 2013 to 2017. The training was performed using an synthetic 
                         image with 11 typical proportions of 4 classes of coverage, coming 
                         from a ten times higher spatial resolution mapping .This typical 
                         proportions were estimated from an ISODATA clustering procedure 
                         executed in a continuous class quadrants estimates on a grid of 
                         231m registered to the MODIS pixel grid. A relative calibration of 
                         the remaining MODIS imagery was executed to allow the 2012 
                         classification rules to be applied to other dates without 
                         necessity of executing. training. Evaluation of such procedure is 
                         challenging, but visual inspection with several cases in 
                         particular showed the validity and soundness of the method. The 
                         research will continue to test the developed approach and devise 
                         new methods to validate the product.",
  conference-location = "Santos",
      conference-year = "14-17 abril 2019",
                 isbn = "978-85-17-00097-3",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGP6W34M/3TTQ3M5",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3TTQ3M5",
           targetfile = "97149.pdf",
                 type = "An{\'a}lise de s{\'e}ries temporais de imagens de 
                         sat{\'e}lite",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}