Fechar

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZGivnJRY/Np6d4
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m12@80/2006/12.08.16.06   (acesso restrito)
Última Atualização2006:12.08.16.06.56 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m12@80/2006/12.08.16.06.57
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.40.48 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISSN0099-1112
Chave de CitaçãoCarreirasPereShim:2006:LaMaBr
TítuloLand-cover mapping in the Brazilian Amazon using SPOT-4 vegetation data and machine learning classification methods
ProjetoSensoriamento Remoto Aplicado à Ecossistemas Terrestres
Ano2006
MêsAug.
Data de Acesso13 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho459 KiB
2. Contextualização
Autor1 Carreiras, João M. B.
2 Pereira, José M. C.
3 Shimabukuro, Yosio Edemir
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1
2
3 DSR-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Department of Forestry, Instituto Superior de Agronomic, Tapada da Ajuda, 1349-017 Lisboa, Portugal
2 Department of Forestry, Instituto Superior de Agronomic, Tapada da Ajuda, 1349-017 Lisboa, Portugal
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
RevistaPhotogrammetric Engineering and Remote Sensing
Volume72
Número8
Páginas897-910
Histórico (UTC)2006-12-08 16:06:57 :: yosio -> simone ::
2007-04-20 12:06:07 :: simone -> administrator ::
2014-08-18 22:06:16 :: administrator -> marciana :: 2006
2016-08-17 17:03:06 :: marciana -> administrator :: 2006
2018-06-05 00:40:48 :: administrator -> marciana :: 2006
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveVEGETAÇÃO
remotely-sensed data
decision-tree classification
resolution satellite data
spatial-resolution
accuracy assessment
avhrr data
multispectral data
tropical regions
eastern amazon
mixing models
ResumoThe main objective of this study is to evaluate the feasibility of deriving a land-cover map of the state of Mato Grosso, Brazil, for the year 2000, using data from the 1 km SPOT-4 VEGETATION (VGT) sensor. For this purpose we used a VGT temporal series of 12 monthly composite images, which were further transformed to physicalmeaningful fraction images of vegetation, soil, and shade. Classification of fraction images was implemented using several recent machine learning developments, namely, filtering input training data and probability bagging in a classification tree approach. A 10-fold cross validation accuracy assessment indicates that filtering and probability bagging are effective at increasing overall and class-specific accuracy. Overall accuracy and mean probability of class membership were 0.88 and 0.80, respectively. The map of probability of class membership indicates that the larger errors are associated with cerrado savanna and semi-deciduous forest.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Land-cover mapping in...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoCarreiras_etal_PERS2006.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
simone
yosio
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress electronicmailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 


Fechar