| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | marte2.sid.inpe.br |
| Identificador | 8JMKD3MGP6W34M/3TTTQG2 |
| Repositório | sid.inpe.br/marte2/2019/08.30.13.48 |
| Última Atualização | 2019:08.30.13.48.50 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/marte2/2019/08.30.13.48.50 |
| Última Atualização dos Metadados | 2020:01.06.12.30.34 (UTC) administrator |
| ISBN | 978-85-17-00097-3 |
| Chave de Citação | CaonBGCMPOAM:2019:CoClRF |
| Título | Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais  |
| Formato | Internet |
| Ano | 2019 |
| Data de Acesso | 11 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 439 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Caon, Ivã Luis 2 Becker, Willyan Ronaldo 3 Ganascini, Diandra 4 Cattani, Carlos Eduardo Vizzotto 5 Mendes, Isaque de Souza 6 Prudente, Victor Hugo Rohden 7 Oldoni, Lucas Volochen 8 Antunes, João Francisco Gonçalves 9 Mercante, Erivelto |
| Grupo | 1 2 3 4 5 6 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 7 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR |
| Afiliação | 1 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) 2 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) 3 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) 4 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) 5 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 8 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) 9 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 iva.caon@unioeste.br 2 willyan.becker@unioeste.br 3 diandra.ganascini@unioeste.br 4 carlos.cattani@unioeste.br 5 isaque.mendes@unioeste.br 6 victor.prudente@inpe.br 7 lucas.oldoni@inpe.br 8 joao.antunes@embrapa.br 9 erivelto.mercante@unioeste.br |
| Editor | Gherardi, Douglas Francisco Marcolino Sanches, Ieda DelArco Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de |
| Nome do Evento | Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19 (SBSR) |
| Localização do Evento | Santos |
| Data | 14-17 abril 2019 |
| Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Cidade da Editora | São José dos Campos |
| Páginas | 1994-1997 |
| Título do Livro | Anais |
| Tipo Terciário | full paper |
| Organização | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Histórico (UTC) | 2019-11-04 11:03:25 :: simone -> administrator :: 2019 2020-01-06 12:30:34 :: administrator -> simone :: 2019 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Palavras-Chave | Fusão de imagens STARFM classificação de imagens uso e cobertura da terra Image fusion STARFM image classification land use and land cover |
| Resumo | O uso combinado de sensores com melhor resolução temporal com sensores de melhor resolução espacial, têm permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre. Desse modo destacam-se os algoritmos de predição, que são capazes de unir a melhor resolução espacial de um sensor a melhor resolução temporal de outro. Além das resoluções das imagens, o uso de algoritmos de classificação eficientes é decisivo para se obter elevada acurácia nos mapeamentos. Assim, o objetivo desse trabalho foi comparar os classificadores Random Forest e Máxima Verossimilhança, com diferentes modos de entrada de dados, a fim de definir qual o melhor classificador. Os resultados apontaram que o algoritmo Random Forest apresentou as maiores métricas de acurácia. ABSTRACT: The combined use of sensors with better temporal resolution with sensors of better spatial resolution, has allowed the detailed mapping of the terrestrial surface. In this way the prediction algorithms, which are able to unite better spatial resolution of one sensor and better temporal resolution of another one, stand out. In addition, using images, the use of identification algorithms is more important to obtain accuracy in mappings. Thus, it was compared with the Random Forest and Maximum Likelihood methods, with different modes of data entry, a process of adjusting to a better classifier. The results were similar to the Random Forest algorithm presented as the highest accuracy metrics. |
| Área | SRE |
| Tipo | Análise de séries temporais de imagens de satélite |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Comparativo entre os... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 19 > Comparativo entre os... |
| Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 19 > Comparativo entre os... |
| Arranjo 4 | Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 19 > Comparativo entre os... |
| 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/8JMKD3MGP6W34M/3TTTQG2 |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3TTTQG2 |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | 97174.pdf |
| Grupo de Usuários | simone |
| Visibilidade | shown |
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.19 |
| Detentor dos Direitos | originalauthor yes |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2011/03.29.20.55 |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E 8JMKD3MGP6W34M/3UCAT7H |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/marte2/2019/11.08.12.52 2 |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
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