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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/477R9JL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/07.04.12.03   (acesso restrito)
Última Atualização2022:07.04.12.03.29 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/07.04.12.03.29
Última Atualização dos Metadados2023:01.03.16.46.09 (UTC) administrator
DOI10.1080/10106049.2020.1773544
ISSN1010-6049
Chave de CitaçãoDinizGamaAdam:2022:EvPoIn
TítuloEvaluation of polarimetry and interferometry of sentinel-1A SAR data for land use and land cover of the Brazilian Amazon Region
Ano2022
Data de Acesso10 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho2279 KiB
2. Contextualização
Autor1 Diniz, Juliana Maria Ferreira de Souza
2 Gama, Fábio Furlan
3 Adami, Marcos
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JH3P
Grupo1 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 juliana.diniz@inpe.br
2 fabio.furlan@inpe.br
3 adami16@gmail.com
RevistaGeocarto International
Volume37
Número5
Páginas1482-1500
Nota SecundáriaA2_GEOGRAFIA B1_INTERDISCIPLINAR B2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS
Histórico (UTC)2022-07-04 12:03:29 :: simone -> administrator ::
2022-07-04 12:03:32 :: administrator -> simone :: 2022
2022-07-04 12:03:45 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:46:09 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveDual-polarimetric
interferometric coherence
land cover mapping
machine learning algorithms
ResumoSynthetic aperture radar (SAR) data has been an alternative for monitoring ground targets, especially in areas with cloud cover. This study evaluates the potential of Sentinel-1A attributes for mapping land use and land cover (LULC) in a region of the Brazilian Amazon, using two different machine learning classifiers: Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM). Different scenarios were used that combined backscattering, polarimetry, and interferometry to the classification process, which was divided into two phases to improve the results. The RF shows superiority over the SVM for almost all scenarios for the two phases of the mapping. The scenario with all data, presented the best results with both classifiers. The final maps with RF and SVM, obtained a global accuracy of 82.7% and 74.5%, respectively. This study demonstrated the potential of Sentinel-1 to map LULC classes in the Amazon region using a classification in two phases.
ÁreaSRE
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Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Evaluation of polarimetry...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvo10.1080@10106049.2020.1773544.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.57 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1
DivulgaçãoWEBSCI
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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