1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
Site | mtc-m21c.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/42JUGCE |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.02.12.38 |
Última Atualização | 2020:06.02.12.38.09 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/06.02.12.38.09 |
Última Atualização dos Metadados | 2022:03.18.22.15.08 (UTC) administrator |
DOI | 10.3390/RS12081288 |
ISSN | 2072-4292 |
Chave de Citação | BragaPDFTACSW:2020:TrCrDe |
Título | Tree crown delineation algorithm based on a convolutional neural network |
Ano | 2020 |
Mês | Apr. |
Data de Acesso | 11 maio 2024 |
Tipo de Trabalho | journal article |
Tipo Secundário | PRE PI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 22738 KiB |
|
2. Contextualização | |
Autor | 1 Braga, José Renato Garcia 2 Peripato, Vinícius Borges Pereira 3 Dalagnol da Silva, Ricardo 4 Ferreira, Matheus P. 5 Tarabalka, Yuliya 6 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de 7 Campos Velho, Haroldo Fraga de 8 Shiguemori, Elcio H. 9 Wagner, Fabien Hubert |
Identificador de Curriculo | 1 2 3 4 5 6 7 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3 |
Grupo | 1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 2 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 3 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 4 5 6 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 7 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR 8 9 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR |
Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 Instituto Militar de Engenharia (IME) 5 Inria Sophia Antipolis 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 8 Instituto de Estudos Avançado (IEAv) 9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 2 peripatto@gmail.com 3 ricds@hotmail.com 4 pferreira.matheus@gmail.com 5 yuliya.tarabalka@inria.fr 6 luiz.aragao@inpe.br 7 haroldo.camposvelho@inpe.br 8 elcio@ieav.cta.br 9 wagner.h.fabien@gmail.com |
Revista | Remote Sensing |
Volume | 12 |
Número | 8 |
Páginas | e1288 |
Nota Secundária | B3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I |
Histórico (UTC) | 2020-06-02 12:38:09 :: simone -> administrator :: 2020-06-02 12:38:09 :: administrator -> simone :: 2020 2020-06-02 12:39:42 :: simone -> administrator :: 2020 2020-07-08 17:10:56 :: administrator -> simone :: 2020 2020-12-14 14:15:53 :: simone -> administrator :: 2020 2022-03-18 22:15:08 :: administrator -> simone :: 2020 |
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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 | tree crown delineation tropical forests optical satellite images deep learning |
Resumo | Tropical forests concentrate the largest diversity of species on the planet and play a key role in maintaining environmental processes. Due to the importance of those forests, there is growing interest in mapping their components and getting information at an individual tree level to conduct reliable satellite-based forest inventory for biomass and species distribution qualification. Individual tree crown information could be manually gathered from high resolution satellite images; however, to achieve this task at large-scale, an algorithm to identify and delineate each tree crown individually, with high accuracy, is a prerequisite. In this study, we propose the application of a convolutional neural networkMask R-CNN algorithmto perform the tree crown detection and delineation. The algorithm uses very high-resolution satellite images from tropical forests. The results obtained are promisingthe Recall, Precision, and F1 score values obtained were were 0.81, 0.91, and 0.86, respectively. In the study site, the total of tree crowns delineated was 59, 062. These results suggest that this algorithm can be used to assist the planning and conduction of forest inventories. As the algorithm is based on a Deep Learning approach, it can be systematically trained and used for other regions. |
Área | SRE |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Tree crown delineation... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Tree crown delineation... |
Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Tree crown delineation... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | |
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4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/42JUGCE |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/42JUGCE |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | remotesensing-12-01288-v3.pdf |
Grupo de Usuários | simone |
Grupo de Leitores | administrator simone |
Visibilidade | shown |
Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E 8JMKD3MGPCW/3ESGTTP 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 3 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 2 sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 2 |
Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS. |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | simone |
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