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/438RR9S |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/09.14.11.37 (acesso restrito) |
Última Atualização | 2020:09.14.11.37.18 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/09.14.11.37.18 |
Última Atualização dos Metadados | 2024:01.23.16.15.05 (UTC) simone |
DOI | 10.5194/isprs-Annals-V-3-2020-505-2020 |
ISSN | 0924-2716 |
Chave de Citação | NevesKöFoGiWiCoHe:2020:SeSeBr |
Título | Semantic segmentation of brazilian savanna vegetation using high spatial resolution satellite data and u-net |
Ano | 2020 |
Mês | Aug. |
Data de Acesso | 12 maio 2024 |
Tipo de Trabalho | conference paper |
Tipo Secundário | PRE PI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 7711 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Neves, Alana Kasahara 2 Körting, Thales Sehn 3 Fonseca, Leila Maria Garcia 4 Girolamo Neto, Cesare Di 5 Wittich, D. 6 Costa, G. A. O. P. 7 Heipke, C. |
Identificador de Curriculo | 1 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD |
Grupo | 1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 4 SER-SRE-SESPG-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 Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 5 Leibniz Universität Hannover 6 Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) 7 Leibniz Universität Hannover |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 alana.neves@inpe.br 2 thales.korting@inpe.br 3 leila.fonseca@inpe.br 4 cesare.neto@inpe.br |
Revista | ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences |
Volume | 5 |
Número | 3 |
Páginas | 505-511 |
Nota Secundária | A1_GEOCIÊNCIAS A2_INTERDISCIPLINAR A2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B1_ENGENHARIAS_IV B1_BIODIVERSIDADE C_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I |
Histórico (UTC) | 2020-09-14 11:38:08 :: simone -> administrator :: 2020 2022-01-04 01:35:22 :: 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 | Cerrado biome physiognomies pixel-wise classification Remote Sensing Deep Learning |
Resumo | Large-scale mapping of the Brazilian Savanna (Cerrado) vegetation using remote sensing images is still a challenge due to the high spatial variability and spectral similarity of the different characteristic vegetation types (physiognomies). In this paper, we report on semantic segmentation of the three major groups of physiognomies in the Cerrado biome (Grasslands, Savannas and Forests) using a fully convolutional neural network approach. The study area, which covers a Brazilian conservation unit, was divided into three regions to enable testing the approach in regions that were not used in the training phase. A WorldView-2 image was used in cross validation experiments, in which the average overall accuracy achieved with the pixel-wise classifications was 87.0%. The F-1 score values obtained with the approach for the classes Grassland, Savanna and Forest were of 0.81, 0.90 and 0.88, respectively. Visual assessment of the semantic segmentation outcomes was also performed and confirmed the quality of the results. It was observed that the confusion among classes occurs mainly in transition areas, where there are adjacent physiognomies if a scale of increasing density is considered, which agrees with previous studies on natural vegetation mapping for the Cerrado biome. |
Área | SRE |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Semantic segmentation of... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Semantic segmentation of... |
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 | |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | Neves_semantic.pdf |
Grupo de Usuários | simone |
Grupo de Leitores | administrator simone |
Visibilidade | shown |
Política de Arquivamento | denypublisher denyfinaldraft24 |
Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 4 sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2 |
Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS. |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 |
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6. Notas | |
Notas | Prêmio CAPES Elsevier 2023 - ODS 15: Vida terrestre |
Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project 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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