| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) | |||
| Site | mtc-m21d.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/453R6DL | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.12.17.18 (acesso restrito) | |||
| Última Atualização | 2021:11.05.13.46.26 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.12.17.18.55 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:04.03.22.28.50 (UTC) administrator | |||
| Chave Secundária | INPE--PRE/ | |||
| Chave de Citação | BendiniFMMTSHV:2021:ExDeCo | |||
| Título | Exploring a deep convolutional neural network and geobia for automatic recognition of brazilian palm swamps (veredas) using Santinel-2 optical data  | |||
| Ano | 2021 | |||
| Data de Acesso | 06 maio 2024 | |||
| Tipo Secundário | PRE CI | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 4496 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Bendini, Hugo do Nascimento 2 Fonseca, Leila Maria Garcia 3 Maretto, Raian Vargas 4 Matosak, Bruno Menini 5 Taquary, Evandro Carrijo 6 Simões, Philipe Souza 7 Haidar, Ricardo 8 Valeriano, Dalton de Morisson | |||
| Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD 3 4 5 6 7 8 8JMKD3MGP5W/3C9JGT4 | |||
| Grupo | 1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 3 4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 5 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 6 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 7 8 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 University of Twente 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 7 UniversidadeFederal do Tocantins (UFTO) 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 hnbendini@gmail.com 2 leilamgfonseca@gmail.com 3 4 brunomenini10@gmail.com 5 evandro.taquary@gmail.com 6 philipe.eca@gmail.com 7 8 dalton.valeriano@inpe.br | |||
| Nome do Evento | International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) | |||
| Localização do Evento | Online | |||
| Data | 12-16 July | |||
| Editora (Publisher) | IEEE | |||
| Cidade da Editora | Breussels | |||
| Título do Livro | Proceedings | |||
| Histórico (UTC) | 2021-11-05 13:46:26 :: simone -> administrator :: 2021 2022-04-03 22:28:50 :: administrator -> simone :: 2021 | |||
| 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 Semantic Segmentation Peatlands Remote Sensing Digital Processing Image | |||
| Resumo | The Brazilian Palm Swamps (Veredas) are a vegetation physiognomy of the Cerrado biome. It has a critical importance for biodiversity and also for groundwater sources conservation. With the irrigated agriculture intensification, it ´s been significantly impacted. Mapping this physiognomy is important to delimit this vegetation type to provide subsides for public policy and monitoring programs. Pixel-based methods do not succeed, since the spatial context is important for this physiognomy. Object-based methods are a great potential on this sense. Deep Learning methods, particularly the convolutional neural networks (CNN), are increasing considerably as a solution for these challenges. We applied both methods in two regions of the Cerrado and evaluated the model transferability. The results are promising, with training model overall accuracies higher than 90% for both methods. The CNN performed better when transferred a different region. We discussed some advantages and limitations, and pointed out to improvements that can still be done. | |||
| Área | SRE | |||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Exploring a deep... | |||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Exploring a deep... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| Arquivo Alvo | bendini_2021.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.44.17 1 | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label language lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||