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/475SM78 |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/06.22.12.37 (acesso restrito) |
Última Atualização | 2022:06.22.12.37.34 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/06.22.12.37.34 |
Última Atualização dos Metadados | 2023:01.03.16.46.08 (UTC) administrator |
DOI | 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2022-721-2022 |
ISSN | 1682-1750 |
Chave de Citação | VieiraQueiShig:2022:AnInNu |
Título | An analysis of the influence of the number of observations in a random forest time series classification to map the forest and deforestation in the brazilian Amazon |
Ano | 2022 |
Mês | June |
Data de Acesso | 08 maio 2024 |
Tipo de Trabalho | journal article |
Tipo Secundário | PRE PI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 7019 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Vieira, Leonardo de Souza 2 Queiroz, Gilberto Ribeiro de 3 Shiguemori, Elcio H. |
Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC |
Grupo | 1 CAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR |
Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto de Estudos Avançados (IEAv) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 leo76sv@gmail.com 2 gilberto.queiroz@inpe.br 3 elcio@ieav.cta.br |
Revista | International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences |
Volume | 43 |
Número | B3 |
Páginas | 721-728 |
Histórico (UTC) | 2022-06-22 12:38:01 :: simone -> administrator :: 2022 2022-07-08 16:51:17 :: administrator -> simone :: 2022 2022-12-20 14:14:10 :: simone -> administrator :: 2022 2023-01-03 16:46:08 :: administrator -> simone :: 2022 |
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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 | Brazilian Amazon Classification Land cover Landsat Random Forest Time series |
Resumo | Remote sensing has been an essential tool in combating deforestation. However, the ever-rising deforestation rates require new remote sensing techniques. This paper presents a study to determine the effects on the accuracy of the data analysis of varying the number of satellite observations, using a Random Forest classification algorithm. We carried out experiments on the Landsat-8 data cube with 22 images and developed an automatic sampling system based on PRODES to generate the labeled time series. We split the time series dataset to build data subsets with different number of observations. The results showed that a fewer number of observations negatively effects the accuracy of the RF algorithm when analyzing deforested areas, but not forest areas. The RF classifiers were compared using a random test data set, where all classifiers presented an Overall Accuracy (OA), Balanced Accuracy (BA), and f1-score (F1) above 97%. In the first evaluation, the variation in the number of observations appears to cause little influence on the classification accuracy. The analysis used the reference map to contrast the RF classifier's results. The results showed that the best results in OA occurred with fewer observations. The best performance of 96% happened with four observations. We evaluated the performance of the classes, deforestation, and forest individually. The results showed that a fewer number of observations had negative effects on the accuracy of the RF algorithm when analyzing deforested areas, but not forest areas. Finally, we evaluated the visual quality of the land cover maps produced. |
Área | COMP |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > An analysis of... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > An analysis of... |
Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > An analysis 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 | isprs-archives-XLIII-B3-2022-721-2022.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 |
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5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS 8JMKD3MGPCW/46KUATE 8JMKD3MGPCW/46KUES5 |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 2 sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 1 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.22 1 |
Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX. |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | alternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url |
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7. Controle da descrição | |
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