| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGP3W/4AC8A9J |
| Repositório | sid.inpe.br/plutao/2023/12.11.14.46.19 (acesso restrito) |
| Última Atualização | 2023:12.13.16.23.10 (UTC) lattes |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/plutao/2023/12.11.14.46.20 |
| Última Atualização dos Metadados | 2024:01.02.17.00.36 (UTC) administrator |
| Rótulo | lattes: 2801941520834407 1 SilvaAHDMDMCS:2023:LaUsLa |
| Chave de Citação | SilvaAHDMDMCS:2023:LaUsLa |
| Título | Land Use and Land Cover Classification in São Paulo, Brazil, Using Landsat-8 OLI Images and Derived Specral Indices  |
| Formato | DVD |
| Ano | 2023 |
| Data de Acesso | 11 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CI |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 1283 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Silva, Gabriel Máximo da 2 Arai, Egidio 3 Hoffmann, Tânia Beatriz 4 Duarte, Valdete 5 Martini, Paulo Roberto 6 Dutra, Andeise Cerqueira 7 Mataveli, Guilherme Augusto Verola 8 Cassol, Henrique Luís Godinho 9 Shimabukuro, Yosio Edemir |
| Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP 3 4 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU 5 8JMKD3MGP5W/3C9JJ3M 6 7 8 9 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ |
| Grupo | 1 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 3 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 5 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 6 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 7 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 8 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 9 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 gabriel.maximo@inpe.br 2 egidio.arai@inpe.br 3 tania.hoffmann@inpe.br 4 valdete.duarte@inpe.br 5 paulo.martini@inpe.br 6 andeise.dutra@inpe.br 7 8 henrique.cassol@inpe.br 9 yosio.shimabukuro@inpe.br |
| Nome do Evento | IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium |
| Localização do Evento | Pasadena |
| Data | 2023 |
| Editora (Publisher) | IEEE |
| Título do Livro | Proceedings |
| Histórico (UTC) | 2023-12-11 16:43:54 :: lattes -> administrator :: 2023 2023-12-12 20:10:01 :: administrator -> lattes :: 2023 2023-12-13 16:23:11 :: lattes -> administrator :: 2023 2024-01-02 17:00:36 :: administrator -> simone :: 2023 |
| 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 | LULC Image classification Random Forest Linear Spectral Mixing Model |
| Resumo | This article presents a land use and land cover (LULC) classification map based on Random Forest (RF) classifier algorithm in the São Paulo State (Brazil), using Landsat-8 OLI data. The method consists in using time series images from January to December of 2020 based on the spectral and temporal characteristics of the LULC classes. We performed the classification class by class considering: water, urban area, forest, agriculture, forest plantation and pasture. Then, we pre-processed the selected images based on the spectral characteristics of the targets to highlight each LULC class. After that, the classification was performed using RF for each class individually and then we composed the final map with all LULC classes. The results showed a global accuracy of 89.10%, kappa value of 0.8692, producer accuracies greater than 79.80% and user accuracies greater than 76.82% for the classes mapped. Therefore, the method is consistent allowing to minimize the classification errors facilitating the posclassification edition of individual classes mapped. |
| Área | SRE |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Land Use and... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Land Use and... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| Idioma | en |
| Arquivo Alvo | Land use and Land Cover Classification.pdf |
| Grupo de Usuários | lattes |
| Grupo de Leitores | administrator lattes |
| Visibilidade | shown |
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
| atualizar | |