| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
| Site | mtc-m21b.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGP5W34M/3GD3GEQ |
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21b/2014/05.30.02.21.13 |
| Última Atualização | 2014:07.15.18.59.13 (UTC) marcelo.pazos@inpe.br |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21b/2014/05.30.02.21.14 |
| Última Atualização dos Metadados | 2020:09.14.12.09.00 (UTC) administrator |
| DOI | 10.3390/rs6043123 |
| ISSN | 2072-4292 |
| Rótulo | scopus 2014-05 OliveiraEpipRenn:2014:SpAnEs |
| Chave de Citação | OliveiraEpipRenn:2014:SpAnEs |
| Título | Window regression: A spatial-temporal analysis to estimate pixels classified as low-quality in MODIS NDVI time series  |
| Ano | 2014 |
| Mês | Apr. |
| Data de Acesso | 17 maio 2024 |
| Tipo de Trabalho | journal article |
| Tipo Secundário | PRE PI |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 4071 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Oliveira, Julio Cesar de 2 Epiphanio, José Carlos Neves 3 Rennó, Camilo Daleles |
| Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHGM 3 8JMKD3MGP5W/3C9JGN2 |
| Grupo | 1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR 2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR 3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 2 epiphani@ltid.inpe.br 3 camilo@dpi.inpe.br |
| Endereço de e-Mail | marcelo.pazos@inpe.br |
| Revista | Remote Sensing |
| Volume | 6 |
| Número | 4 |
| Páginas | 3123-3142 |
| Nota Secundária | B3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B4_GEOCIÊNCIAS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I |
| Histórico (UTC) | 2016-07-03 20:59:19 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014 2016-10-14 16:03:45 :: marcelo.pazos@inpe.br -> administrator :: 2014 2020-09-14 12:09:00 :: administrator -> sergio :: 2014 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | Akaike information criterion Data quality Land use/land cover change Mean absolute percentage error Moderate resolution imaging spectroradiometer datum MODIS Normalized difference vegetation index Spatial temporals Deforestation Estimation Iterative methods Noise abatement Quality control Radiometers Regression analysis Satellite imagery Time series Time series analysis Pixels |
| Resumo | MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data are largely used in multitemporal analysis of various Earth-related phenomena, such as vegetation phenology, land use/land cover change, deforestation monitoring, and time series analysis. In general, the MODIS products used to undertake multitemporal analysis are composite mosaics of the best pixels over a certain period of time. However, it is common to find bad pixels in the composition that affect the time series analysis. We present a filtering methodology that considers the pixel position (location in space) and time (position in the temporal data series) to define a new value for the bad pixel. This methodology, called Window Regression (WR), estimates the value of the point of interest, based on the regression analysis of the data selected by a spatial-temporal window. The spatial window is represented by eight pixels neighboring the pixel under evaluation, and the temporal window selects a set of dates close to the date of interest (either earlier or later). Intensities of noises were simulated over time and space, using the MOD13Q1 product. The method presented and other techniques (4253H twice, Mean Value Iteration (MVI) and Savitzky-Golay) were evaluated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Akaike Information Criteria (AIC). The tests revealed the consistently superior performance of the Window Regression approach to estimate new Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values irrespective of the intensity of the noise simulated. © 2014 by the authors; licensee MDPI, Basel, Switzerland. |
| Área | SRE |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Window regression: A... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Window regression: A... |
| Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Window regression: A... |
| 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://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP5W34M/3GD3GEQ |
| URL dos dados zipados | http://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP5W34M/3GD3GEQ |
| Idioma | en |
| Arquivo Alvo | remotesensing-06-03123.pdf |
| Grupo de Usuários | administrator marcelo.pazos@inpe.br self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Grupo de Leitores | administrator marcelo.pazos@inpe.br |
| Visibilidade | shown |
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Vinculação | 8JMKD3MGP5W34M/3G3872B |
| Repositório Espelho | iconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31 |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 8JMKD3MGPCW/3ER446E 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 3 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.42 3 sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1 |
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS. |
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarytype url |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | sergio |
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