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1. Identificação
Tipo de ReferênciaResumo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGPDW34P/47TMC2H
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16c/2022/11.03.15.07
Última Atualização2022:11.03.15.07.45 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m16c/2022/11.03.15.07.46
Última Atualização dos Metadados2022:11.22.01.39.31 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoKuck:2022:TéApMá
TítuloTécnicas de aprendizagem de máquina aplicadas à detecção de mudanças em imagens SAR
FormatoOn-line.
Ano2022
Data de Acesso10 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho242196 KiB
2. Contextualização
AutorKuck, Tahisa
AfiliaçãoNVIDIA
EditorSantos, Rafael Duarte Coelho dos
Calheiros, Alan James Peixoto
Queiroz, Gilberto Ribeiro de
Shiguemori, Elcio Hideiti
Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli
Korting, Thales Sehn
Júnior, Valdivino Alexandre de Santiago
Nome do EventoWorkshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 22 (WORCAP)
Localização do EventoSão José dos Campos
Data12-16 set. 2022
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroResumos
Tipo Terciáriominicurso
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2022-11-03 15:08:12 :: simone -> administrator :: 2022
2022-11-22 01:39:31 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavemachine learning
SAR
ResumoNos últimos anos, houve um expressivo aumento no número de satélites em órbita portando sensores SAR (Synthetic Aperture Radar). Especialmente para observação da Terra em regiões com predominante cobertura de nuvens ao longo do ano, as imagens provenientes destes sensores proporcionam maior frequência de observação, dada a capacidade dos sensores que operam na região das microondas de realizar imageamento, mesmo nessas condições. Outra particularidade desse tipo de imagem é conter informação tridimensional sobre os alvos. Não obstante seus potenciais, a análise e extração de informações de imagens SAR apresenta-se ainda como um desafio operacional. A literatura científica apresenta que diferentes técnicas de aprendizagem de máquina têm sido aplicadas para esse objetivo, apresentando bons resultados. O objetivo deste minicurso é introduzir a detecção de mudanças em imagens SAR usando tais técnicas, a partir da apresentação de um estudo de caso.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > XXII WORCAP > Técnicas de aprendizagem...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > XXII WORCAP > Técnicas de aprendizagem...
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/8JMKD3MGPDW34P/47TMC2H
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34P/47TMC2H
Idiomapt
Arquivo AlvoMinicurso_Aprend de maquina para deteccao de mudancas em imagens SAR - Tahisa Kuck_IEAv.mp4
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.03
Permissão de Leituraallow from all
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2005/09.28.12.40
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPDW34P/47TNA9P
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2022/11.03.20.14 2
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition electronicmailaddress group holdercode isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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