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Metadados

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3U42R22
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/09.18.11.42
Última Atualização2019:11.18.11.36.24 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/09.18.11.42.24
Última Atualização dos Metadados2024:01.23.16.17.39 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoOrtegaBerHapGomFei:2019:EvDeLe
TítuloEvaluation of deep learning techniques for deforestation detection in the Amazon forest
Ano2019
Data de Acesso10 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho2500 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ortega, M. X.
2 Bermudez, J. D.
3 Happ, P. Nigri
4 Gomes, Alessandra Rodrigues
5 Feitosa, R. Queiroz
Grupo1
2
3
4 CRCRA-COCRE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
2 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
3 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4 alessandra.gomes@inpe.br
Nome do EventoPhotogrammetric Image Analysis
Localização do EventoMunich
Data18-20 Sept.
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2019-09-18 11:43:08 :: simone -> administrator :: 2019
2019-09-24 13:16:24 :: administrator -> simone :: 2019
2019-11-18 11:36:25 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:22 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoDeforestation is one of the main causes of biodiversity reduction, climate change among other destructive phenomena. Thus, early detection of deforestation processes is of paramount importance. Motivated by this scenario, this work presents an evaluation of methods for automatic deforestation detection, specifically Early Fusion (EF) Convolutional Network, Siamese Convolutional Network (S-CNN) and the well-known Support Vector Machine (SVM), taken as the baseline. These methods were evaluated in a region of the Brazilian Legal Amazon (BLA). Two Landsat 8 images acquired in 2016 and 2017 were used in our experiments. The impact of training set size was also investigated. The Deep Learning-based approaches clearly outperformed the SVM baseline in our approaches, both in terms of F1-score and Overall Accuracy, with a superiority of S-CNN over EF.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CRCRA > Evaluation of deep...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 18/09/2019 08:42 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3U42R22
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3U42R22
Idiomaen
Arquivo Alvoortega_evaluatio.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EUAE4H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.03.18.52 1
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasPrêmio CAPES Elsevier 2023 - ODS 15: Vida terrestre
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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