1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
Site | mtc-m21d.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/4645H3P |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2021/12.27.11.32 |
Última Atualização | 2021:12.27.11.32.28 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2021/12.27.11.32.28 |
Última Atualização dos Metadados | 2024:01.23.16.20.56 (UTC) simone |
DOI | 10.3390/rs13245084 |
ISSN | 2072-4292 |
Chave de Citação | TorresTuVeFeSiMaAl:2021:DeDeFu |
Título | Deforestation detection with fully convolutional networks in the Amazon forest from Landsat-8 and Sentinel-2 images |
Projeto | Monitoramento dos Biomas Brasileiros por Satélite – Construção de Novas Capacidades (2019 - 2023) |
Ano | 2021 |
Mês | Dec. |
Data de Acesso | 11 maio 2024 |
Tipo de Trabalho | journal article |
Tipo Secundário | PRE PI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 3295 KiB |
|
2. Contextualização | |
Autor | 1 Torres, Daliana Lobo 2 Turnes, Javier Noa 3 Vega, Pedro Juan Soto 4 Feitosa, Raul Queiroz 5 Silva, Daniel E. 6 Marcato Júnior, José 7 Almeida, Cláudio Aparecido de |
ORCID | 1 0000-0001-7916-9463 2 0000-0001-9573-2228 3 0000-0001-5396-8531 4 5 0000-0001-8344-5096 6 0000-0003-4892-2584 7 0000-0002-9096-6866 |
Grupo | 1 2 3 4 5 DIPE1-COGPI-INPE-MCTI-GOV-BR 6 7 DIPE1-COGPI-INPE-MCTI-GOV-BR |
Afiliação | 1 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 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 6 Universidade Federal do Mato Grosso do Sul (UFMS) 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 daliana0491@aluno.puc-rio.br 2 jnoat92@aluno.puc-rio.br 3 psoto@ele.puc-rio.br 4 raul@ele.puc-rio.br 5 daniel.silva@inpe.br 6 jose.marcato@ufms.br 7 claudio.almeida@inpe.br |
Revista | Remote Sensing |
Volume | 13 |
Número | 24 |
Páginas | e5084 |
Nota Secundária | B3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I |
Histórico (UTC) | 2021-12-27 11:32:28 :: simone -> administrator :: 2021-12-27 11:32:30 :: administrator -> simone :: 2021 2021-12-27 11:33:43 :: simone -> administrator :: 2021 2022-04-04 04:50:16 :: administrator -> simone :: 2021 2023-12-18 22:36:54 :: simone -> administrator :: 2021 2024-01-10 18:58:21 :: administrator -> simone :: 2021 |
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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 | Amazon biome Change detection Deep learning Fully convolutional neural networks Remote sensing Semantic segmentation |
Resumo | The availability of remote-sensing multisource data from optical-based satellite sensors has created new opportunities and challenges for forest monitoring in the Amazon Biome. In particular, change-detection analysis has emerged in recent decades to monitor forest-change dynamics, supporting some Brazilian governmental initiatives such as PRODES and DETER projects for biodiversity preservation in threatened areas. In recent years fully convolutional network architectures have witnessed numerous proposals adapted for the change-detection task. This paper comprehensively explores state-of-the-art fully convolutional networks such as U-Net, ResU-Net, SegNet, FC-DenseNet, and two DeepLabv3+ variants on monitoring deforestation in the Brazilian Amazon. The networks performance is evaluated experimentally in terms of Precision, Recall, F1-score, and computational load using satellite images with different spatial and spectral resolution: Landsat-8 and Sentinel-2. We also include the results of an unprecedented auditing process performed by senior specialists to visually evaluate each deforestation polygon derived from the network with the highest accuracy results for both satellites. This assessment allowed estimation of the accuracy of these networks simulating a process in nature and faithful to the PRODES methodology. We conclude that the high resolution of Sentinel-2 images improves the segmentation of deforestation polygons both quantitatively (in terms of F1-score) and qualitatively. Moreover, the study also points to the potential of the operational use of Deep Learning (DL) mapping as products to be consumed in PRODES. |
Área | SRE |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COGPI > PRODES - Construção de Novas Capacidades > Deforestation detection with... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COGPI > Deforestation detection with... |
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/8JMKD3MGP3W34T/4645H3P |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/4645H3P |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | remotesensing-13-05084-v2.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 | |
Repositório Espelho | urlib.net/www/2021/06.04.03.40.25 |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGP6W34M/4AH5NEL 8JMKD3MGPCW/46L2FGP |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/marte2/2024/01.10.18.57 6 sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.04.04.47 1 |
Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS. |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 |
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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 nextedition parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url |
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7. Controle da descrição | |
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