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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/47TM2PL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/11.03.13.15   (acesso restrito)
Última Atualização2022:11.03.13.15.55 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/11.03.13.15.55
Última Atualização dos Metadados2023:01.03.16.46.22 (UTC) administrator
DOI10.3390/fi14100275
ISSN1999-5903
Chave de CitaçãoLucenaBreuKux:2022:ApLaUn
TítuloThe Combined Use of UAV-Based RGB and DEM Images for the Detection and Delineation of Orange Tree Crowns with Mask R-CNN: An Approach of Labeling and Unified Framework
Ano2022
MêsOct.
Data de Acesso13 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho4427 KiB
2. Contextualização
Autor1 Lucena, Felipe Rafael de Sá Menezes
2 Breunig, Fábio Marcelo
3 Kux, Hermann Johann Heinrich
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHCD
ORCID1
2 0000-0002-0405-9603
Grupo1 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 felipesa01@gmail.com
2
3 arminiusbrasilis@gmail.com
RevistaFuture Internet
Volume14
Número10
Páginase275
Histórico (UTC)2022-11-03 13:16:08 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:46:22 :: 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-Chaveinstance segmentation
Mask R-CNN
precision agriculture
tree delineation
tree detection
UAV-based images
ResumoIn this study, we used images obtained by Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and an instance segmentation model based on deep learning (Mask R-CNN) to evaluate the ability to detect and delineate canopies in high density orange plantations. The main objective of the work was to evaluate the improvement acquired by the segmentation model when integrating the Canopy Height Model (CHM) as a fourth band to the images. Two models were evaluated, one with RGB images and the other with RGB + CHM images, and the results indicated that the model with combined images presents better results (overall accuracy from 90.42% to 97.01%). In addition to the comparison, this work suggests a more efficient ground truth mapping method and proposes a methodology for mosaicking the results by Mask R-CNN on remotely sensed images.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > The Combined Use...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > The Combined Use...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 03/11/2022 10:15 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvofutureinternet-14-00275.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
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/2013/10.18.22.34 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.50 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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