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/4AG24HB |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2024/01.03.19.18 (acesso restrito) |
Última Atualização | 2024:01.03.19.18.14 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2024/01.03.19.18.14 |
Última Atualização dos Metadados | 2024:01.15.20.39.17 (UTC) administrator |
Chave Secundária | INPE--PRE/ |
DOI | 10.1109/IGARSS52108.2023.10282993 |
ISBN | 979-835032010-7 |
Chave de Citação | MatosakFonsMare:2023:CaStLS |
Título | Deep Learning and Cloudy Optical Time Series: A Case of Study with LSTM to Map LULC in Pantanal |
Ano | 2023 |
Data de Acesso | 11 maio 2024 |
Tipo Secundário | PRE CI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 1214 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Matosak, Bruno Menini 2 Fonseca, Leila Maria Garcia 3 Maretto, Raian Vargas |
Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD |
Grupo | 1 SER-SRE-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 University of Twente (UT) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 bruno.matosak@inpe.br 2 leila.fonseca@inpe.br |
Nome do Evento | International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) |
Localização do Evento | Pasadena |
Data | 16-21 Jul. 2023 |
Editora (Publisher) | IEEE |
Título do Livro | Proceedings |
Histórico (UTC) | 2024-01-03 19:31:33 :: simone -> administrator :: 2023 2024-01-15 20:39:17 :: administrator -> simone :: 2023 |
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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 | Clouds LULC Machine Learning Pantanal Time Series |
Resumo | Cloud and cloud shadows are a main source of concern when using dense time series of optical remote sensing images. Machine learning has the potential to effortlessly overcome this barrier using Long Short-Term Memory (LSTM), which is a deep learning algorithm created to analyze time series and has parts dedicated to suppress irrelevant information. In this context, we evaluated the ability of models with LSTM layers to create LULC maps using either cloudy or gap-filled Landsat-8/OLI time series for Pantanal. Five different LSTM models were trained with tenfold cross validation using samples gathered by the authors. Our results indicate that simple models are more accurate with filled time series, but this difference in accuracy was not present in more complex models. We also present a LULC map created for the entire Pantanal. |
Área | SRE |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Deep Learning and... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Deep Learning and... |
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 | Deep_Learning_and_Cloudy_Optical_Time_Series_A_Case_of_Study_with_LSTM_to_Map_LULC_in_Pantanal (1).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 | |
Repositório Espelho | urlib.net/www/2021/06.04.03.40.25 |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2 |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor format issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | simone |
atualizar | |
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