Fechar

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZGivnK2Y/SGknP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m17@80/2008/01.07.17.24
Última Atualização2015:06.10.16.32.01 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m17@80/2008/01.07.17.24.18
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.03.36.53 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISSN0102-261X
Chave de CitaçãoLatorreCarvSantShim:2007:InDaSe
TítuloIntegração de dados de Sensoriamento Remoto multi resoluções para a representação da cobertura da terra utilizando Campos Contínuos de vegetação e classificação por árvores de decisão
Ano2007
MêsJan.
Data de Acesso13 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho938 KiB
2. Contextualização
Autor1 Latorre, Marcelo Lopes
2 Carvalho Júnior, Osmar Abílio de
3 Santos, João Roberto dos
4 Shimabukuro, Yosio Edemir
Grupo1 DSR-INPE-MCT-BR
2
3 DSR-INPE-MCT-BR
4 DSR-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Universidade de Brasília (UnB)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 latav@dsr.inpe.br
2 osmarjr@unb.br
3 jroberto@ltid.inpe.br
4 yosio@dsr.inpe.br
RevistaRevista Brasileira de Geofísica
Volume25
Número1
Páginas63-74
Histórico (UTC)2008-01-07 17:24:18 :: marciana -> administrator ::
2013-09-14 00:21:14 :: administrator -> marciana :: 2007
2015-06-10 16:32:02 :: marciana -> administrator :: 2007
2016-06-04 21:40:07 :: administrator -> marciana :: 2007
2016-08-17 17:39:32 :: marciana -> administrator :: 2007
2018-06-05 03:36:53 :: administrator -> marciana :: 2007
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-ChaveDigital image processing
continuous fields
regression trees
Amazon forest
sensoriamento remoto
processamento digital de imagens
campos contínuos
árvore de regressão
Floresta Amazônica
ResumoThis paper aims to develop a methodology of multisensor integration for an Amazon monitoring system. The proposed system employs the Vegetation Continuous Fields (VCF) method that uses the decision tree algorithm. The algorithm uses a set of independent variables, in this case MODIS multi-temporal metrics, to recursively split a dependent variable, in this case training data from class memberships, into subsets, which maximize the reduction of squares of sum of the residuals. The training data are obtained by high-resolution imagery classification (Landsat/TM, ETM+ and CBERS 2/CCD). In this study, an automated algorithm was developed from IDL language in the ENVI software and the statistical procedure of the S-PLUS software. The study area is Mato Grosso State with an extensive area of Amazon forest. The scenes are classified in three classes: forest, non-forest, and water. Comparisons of the final product with regional land cover maps derived from PRODES revel general agreement. Therefore, the results of this study suggest that the methodology is appropriate for land cover determination in the Amazon forest. RESUMO: Este trabalho objetiva desenvolver uma metodologia de integração de multisensores para um sistema de monitoramento da Amazônia. O sistema proposto baseia-se no Vegetation Continuous Fields (VCF) que utiliza um algoritmo de árvore de decisão. O algoritmo utiliza um conjunto de variáveis independentes, no caso métricas multitemporais do MODIS, para recursivamente particionar uma variável dependente, no caso dados de treinamentos provenientes de classes de uso da terra, em subconjuntos, que maximizam a redução do quadrado da soma residual. Os dados de treinamentos são obtidos pela classificação de imagens de alta resolução (Landsat/TM, ETM+ e CBERS 2/CCD). Neste estudo, um algoritmo foi desenvolvido a partir da linguagem IDL, no programa ENVI, e uma rotina estatística do programa S-PLUS. A área de estudo é o Estado do Mato Grosso com uma extensa área de cobertura de Floresta Amazônica. As cenas são classificadas em três classes: floresta, não floresta e água. Comparações do produto final com o mapa regional de uso da terra derivado do PRODES revelam uma concordância geral. Portanto, os resultados desse estudo sugerem que a metodologia é apropriada para a determinação da cobertura da terra na Floresta Amazônica.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Integração de dados...
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://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/SGknP
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/SGknP
Idiomapt
Arquivo Alvolatorre_integracao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoPORTALCAPES; SCIELO.
Acervo Hospedeirolcp.inpe.br/ignes/2004/02.12.18.39
cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 


Fechar