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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP5W34M/3GD3H5L
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2014/05.30.02.29.15   (acesso restrito)
Última Atualização2014:06.17.14.49.55 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2014/05.30.02.29.16
Última Atualização dos Metadados2021:01.03.02.11.39 (UTC) administrator
DOI10.1016/j.isprsjprs.2013.11.004
ISSN0924-2716
Rótuloisi 2014-05 NegriDutrSiqu:2014:InSuVe
Chave de CitaçãoNegriDutrSant:2014:InSuVe
TítuloAn innovative support vector machine based method for contextual image classification
Ano2014
MêsJan.
Data de Acesso28 mar. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho2357 KiB
2. Contextualização
Autor1 Negri, Rogerio Galante
2 Dutra, Luciano Vieira
3 Sant'Anna, Sidnei Joao Siqueira
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
Grupo1 DSA-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-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 renato.galante@cptec.inpe.br
2 dutra@dpi.inpe.br
3 sidnei@dpi.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
Volume87
Páginas241-248
Nota SecundáriaA1_GEOCIÊNCIAS A2_INTERDISCIPLINAR A2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B1_BIODIVERSIDADE B1_ENGENHARIAS_IV C_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2021-01-03 02:11:39 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
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-Chaveimage classification
contextual information
support vector machine
ResumoSeveral remote sensing studies have adopted the Support Vector Machine (SVM) method for image classification. Although the original formulation of the SVM method does not incorporate contextual information, there are different proposals to incorporate this type of information into it. Usually, these proposals modify the SVM training phase or make an integration of SVM classifications using stochastic models. This study presents a new perspective on the development of contextual SVMs. The main concept of this proposed method is to use the contextual information to displace the separation hyperplane, initially defined by the traditional SVM. This displaced hyperplane could cause a change of the class initially assigned to the pixel. To evaluate the classification effectiveness of the proposed method a case study is presented comparing the results with the standard SVM and the SVM post-processed by the mode (majority) filter. An ALOS/PALSAR image, PLR mode, acquired over an Amazon area was used in the experiment. Considering the inner area of test sites, the accuracy results obtained by the proposed method is better than SVM and similar to SVM post-processed by the mode filter. The proposed method, however, produces better results than mode post-processed SVM when considering the classification near the edges between regions. One drawback of the method is the computational cost of the proposed method is significantly greater than the compared methods.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > An innovative support...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSA > An innovative support...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriosadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft24
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Vinculação8JMKD3MGP7W/3EEEGJP
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/43SRC6S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 3
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YDa/Hf5RR
Repositóriosid.inpe.br/iris@1916/2005/08.23.12.41   (acesso restrito)
Última Atualização2008:01.10.15.49.42 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1916/2005/08.23.12.41.54
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.01.20.21 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-15130-PRE/10037
ISSN0302-9743
Chave de CitaçãoDrummondSand:2004:ClPoMe
TítuloA clustering-based possibilistic method for image classification
Ano2004
Data de Acesso28 mar. 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho542 KiB
2. Contextualização
Autor1 Drummond, Isabela Neves
2 Sandri, Sandra Aparecida
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3E3JEJL
Grupo1 LAC-INPE-MCT-BR
2 LAC-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Laboratório Associado de Computação e Matemática Aplicada, (INPE, LAC)
Endereço de e-Mail do Autor1 isabela@lac.inpe.br
2 sandra@lac.inpe.br
RevistaLecture Notes in Computer Science
Volume3171
Páginas454-463
Histórico (UTC)2005-08-23 12:41:55 :: sergio -> administrator ::
2007-04-03 01:15:42 :: administrator -> sergio ::
2008-01-07 12:52:55 :: sergio -> marciana ::
2008-01-10 15:49:42 :: marciana -> administrator ::
2008-06-10 22:25:10 :: administrator -> banon ::
2008-11-05 18:00:33 :: banon -> administrator ::
2012-11-06 05:50:31 :: administrator -> marciana :: 2004
2013-02-07 14:54:00 :: marciana -> banon :: 2004
2013-02-19 11:52:08 :: banon -> marciana :: 2004
2013-03-21 12:25:58 :: marciana -> administrator :: 2004
2018-06-05 01:20:21 :: administrator -> marciana :: 2004
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-Chaveimage classification
clustering
possibility theory
similarity relation
ResumoThis work proposes a general image classification method, based in possibility theory and clustering. We illustrate our approach with a CBERS image and compare the results obtained by applying our method to other classification methods.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > A clustering-based possibilistic...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoa clustering-based, drummond, isabela.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
marciana
sergio
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2003/08.15.17.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaResumo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGPDW34P/47SCQ72
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16c/2022/10.26.12.45
Última Atualização2022:10.26.12.45.07 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m16c/2022/10.26.12.45.07
Última Atualização dos Metadados2023:01.19.20.28.34 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoMiranda:2022:PiClLa
TítuloAl4LUC method: pixel-based classification of land use and land cover based on a large dataset of satellite images
FormatoOn-line
Ano2022
Data de Acesso28 mar. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho34 KiB
2. Contextualização
AutorMiranda, Mateus de Souza
GrupoCAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autormateus.miranda@inpe.br
EditorSantos, Rafael Duarte Coelho dos
Calheiros, Alan James Peixoto
Queiroz, Gilberto Ribeiro de
Shiguemori, Elcio Hideiti
Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli
Korting, Thales Sehn
Júnior, Valdivino Alexandre de Santiago
Nome do EventoWorkshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 22 (WORCAP)
Localização do EventoSão José dos Campos
Data12-16 set. 2022
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroResumos
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2022-10-26 12:45:18 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:50:05 :: administrator -> simone :: 2022
2023-01-03 23:03:32 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-19 20:28:34 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoThe Cerrado Biome is known mainly for the biodiversity of fauna and flora, as well as for its agricultural potential. Its varied landscapes of land cover and use are studied in order to understand social, economic and environmental aspects. Thus, the Remote Sensing community has used satellite images with high spatial resolution to monitor and map these activities. In view of the volume of satellite images needed to cover the extent of the biome, Deep Learning techniques are adequate and important to process them, due to generalization capability of machine learning. Indeed, to label a type of vegetation, the context and the dynamics must be considered. Therefore, this dissertation proposal consists of developing a method to classify the types of use and coverage in the Cerrado, at the pixel level, using Convolutional Neural Networks of Deep Learning. Called LUCai, term attributed to the definition of Land Use and Land Cover in the Cerrado by the Deep Learning method, is constituted especially in the integration of two deep networks, the first to classify images by its context, while the second, pixel by pixel; the region of interest corresponds to approximately 44% of the total extension of the Cerrado, whose data correspond to the images produced by the WPM camera of the CBERS-4A satellite, in the period of February of 2020 to February 2022. Wherefore, the networks will be applied to the voluminous dataset of multispectral images with high spatial resolution. The evaluation of the performance of the models will be given by the metrics Accuracy and F1-Score, and by comparison to other methods presented in the literature.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Al4LUC method: pixel-based...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Al4LUC method: pixel-based...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > XXII WORCAP > Al4LUC method: pixel-based...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > XXII WORCAP > Al4LUC method: pixel-based...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34P/47SCQ72
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34P/47SCQ72
Idiomapt
Arquivo AlvoAI4LUC METHOD.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.03
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPCW/46KUES5
8JMKD3MGPDW34P/47TNA9P
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZGivnK2Y/T97uh
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m17@80/2008/02.12.11.48
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m17@80/2008/02.12.11.48.14
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.03.37.02 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoKortingDutrFonsSilv:2007:EnExMe
TítuloEnhancements to Expectation-Maximization method for unsupervised image classification
Ano2007
Data de Acesso28 mar. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
2. Contextualização
Autor1 Korting, T. S.
2 Dutra, Luciano Vieira
3 Fonseca, Leila Garcia
4 Silva, F. C.
Grupo1
2 DPI-INPE-MCT-BR
3 DPI-INPE-MCT-BR
Nome do EventoGI-Days 2007 - Young Researchers Forum.
Localização do EventoSan Diego
Data2007
Editora (Publisher)SPIE
VolumeProceedings SPIE, 6680
Páginas1-8
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2008-02-12 11:52:31 :: marciana -> administrator ::
2015-06-10 17:02:44 :: administrator -> simone :: 2007
2016-08-30 16:06:35 :: simone -> administrator :: 2007
2018-06-05 03:37:02 :: administrator -> simone :: 2007
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ÁreaSRE
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Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriosmarciana
administrator
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Acervo Hospedeirolcp.inpe.br/ignes/2004/02.12.18.39
cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosabstract affiliation archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/3BT282B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.15.12.51
Última Atualização2012:05.15.12.51.57 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.15.12.51.57
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.55.36 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00059-1
Chave de CitaçãoWangHeLiu:2012:NeClMe
TítuloA new classification method for high spatial resolution remote sensing image based on mapping mechanism
FormatoOn-line.
Ano2012
Data de Acesso28 mar. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho754 KiB
2. Contextualização
Autor1 Wang, Guizhou
2 He, Guojin
3 Liu, Jianbo
Endereço de e-Mail do Autor1 gzwang@ceode.ac.cn
2 gjhe@ceode.ac.cn
3 jbliu@ceode.ac.cn
EditorFeitosa, Raul Queiroz
Costa, Gilson Alexandre Ostwald Pedro da
Almeida, Cláudia Maria de
Fonseca, Leila Maria Garcia
Kux, Hermann Johann Heinrich
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoInternational Conference on Geographic Object-Based Image Analysis, 4 (GEOBIA).
Localização do EventoRio de Janeiro
DataMay 7-9, 2012
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas186-190
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2012-05-15 12:51:57 :: wanderf@dsr.inpe.br -> administrator ::
2012-05-30 13:42:18 :: administrator -> wanderf@dsr.inpe.br :: 2012
2012-06-01 15:12:42 :: wanderf@dsr.inpe.br -> marciana :: 2012
2012-06-12 14:28:23 :: marciana -> seki@dsr.inpe.br :: 2012
2012-06-13 15:55:29 :: seki@dsr.inpe.br -> marciana :: 2012
2012-06-14 15:03:55 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-04 03:55:36 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveHigh Spatial Resolution
Image Segmentation
Pixel-based Classification
Object-based Classification
Mapping Mechanism
ResumoImage classification is a challenging problem of high spatial resolution remote sensing image. On the basis of analyzing and summarizing the research actuality of remote sensing image classification technology, this paper proposed a new object-based image classification method based on mapping mechanism for high spatial resolution remote sensing image. The classification framework used a special mapping strategy to fit in the special data format and content of high spatial resolution remote sensing data. First, the multi spectral image was segmented by multi scale watershed segmentation and at the same time classified by a traditional pixel-based classification method (maximum likelihood); then the pixel-based multi spectral classification result was mapped to the segmentation result by area of dominant principle to get the object based multi spectral classification result. In order to make good use of the information in the pan image, it was also segmented, and the final classification result was gotten by mapping the object-based multi spectral classification result to pan image segmentation result. Experiment results show that the mapping mechanism based classification algorithm for high spatial resolution remote sensing data can make use of the information both in pan and multispectral bands, integrate the pixel-based and object-based classification method, and finally improve the classification accuracy.
ÁreaSRE
TipoClassification
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3BT282B
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/3BT282B
Idiomaen
Arquivo Alvo055.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
wanderf@dsr.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn label lineage mark nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark tertiarytype url versiontype volume

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7B4Q
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.11.48.40
Última Atualização2015:01.16.11.57.48 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.11.48.41
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.34 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs6087580
ISSN2072-4292
Rótulolattes: 8609036872819243 1 KörtingFonsCastNami:2014:ImSaSe
Chave de CitaçãoKörtingFonsCastNami:2014:ImSaSe
TítuloImprovements in Sample Selection Methods for Image Classification
Ano2014
Data de Acesso28 mar. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1715 KiB
2. Contextualização
Autor1 Körting, Thales Sehn
2 Fonseca, Leila Maria Garcia
3 Castejon, Emiliano Ferreira
4 Namikawa, Laercio Massaru
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHL5
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 OBT-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DPI-OBT-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)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume6
Número8
Páginas7580-7591
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B4_GEOCIÊNCIAS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2014-12-01 11:48:41 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:39:34 :: administrator -> marciana :: 2014
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-Chaveimage classification
sample selection
remote sensing
Graphical User Interface (GUI)
ResumoTraditional image classification algorithms are mainly divided into unsupervised and supervised paradigms. In the first paradigm, algorithms are designed to automatically estimate the classes distributions in the feature space. The second paradigm depends on the knowledge of a domain expert to identify representative examples from the image to be used for estimating the classification model. Recent improvements in human-computer interaction (HCI) enable the construction of more intuitive graphic user interfaces (GUIs) to help users obtain desired results. In remote sensing image classification, GUIs still need advancements. In this work, we describe our efforts to develop an improved GUI for selecting the representative samples needed to estimate the classification model. The idea is to identify changes in the common strategies for sample selection to create a user-driven sample selection, which focuses on different views of each sample, and to help domain experts identify explicit classification rules, which is a well-established technique in geographic object-based image analysis (GEOBIA). We also propose the use of the well-known nearest neighbor algorithm to identify similar samples and accelerate the classification.
ÁreaSRE
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3HG7B4Q
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3HG7B4Q
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-06-07580thales.pdf
Grupo de Usuárioslattes
marcelo.pazos@inpe.br
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3EU2H28
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel electronicmailaddress format isbn lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3AFLCQE
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2011/09.22.18.57.48
Última Atualização2012:01.30.13.10.56 (UTC) secretaria.cpa@dir.inpe.br
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2011/09.22.18.57.49
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.01.29 (UTC) administrator
DOI10.1109/IGARSS.2011.6049831
ISBN978-1-4577-1003-2
ISSN2153-6996
Rótulolattes: 8201805132981288 1 NegriSantDutr:2011:SeReSe
Chave de CitaçãoNegriSantDutr:2011:SeReSe
TítuloSemi-supervised Remote Sensing Image Classification Methods Assessment
FormatoDVD
Ano2011
Data de Acesso28 mar. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho1731 KiB
2. Contextualização
Autor1 Negri, Rogério Galante
2 Sant'Anna, Sidinei João Siqueira
3 Dutra, Luciano Vieira
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCT-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 rogerio@dpi.inpe.br
Endereço de e-Mailrogerio@dpi.inpe.br
Nome do EventoIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, (IGARSS).
Localização do EventoVancouver
Data24-29 July
Páginas2939 - 2942
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2011-09-23 14:11:20 :: lattes -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2011
2012-01-30 13:10:56 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2011
2018-06-05 00:01:29 :: administrator -> marciana :: 2011
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveImage classification
semisupervised learning
Simulation
ResumoSupervised and unsupervised learning are two well disseminated and discussed paradigms which define how image classification techniques extract knowledge about the data. A recent learning paradigm, called semi-supervised, comes to solve some limitations of supervised learning, as the amount of information needed to conduce an appropriated learning process. Different models of semi-supervised learning have been proposed in literature, which ones basically explore statistical or clustering data proprieties. This work presents a simulation study on the performance of some semi-supervised learning models, applied in image classification methods.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Semi-supervised Remote Sensing...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/3AFLCQE
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/3AFLCQE
Idiomaen
Arquivo Alvov15n5a08.pdf
Grupo de Usuárioslattes
secretaria.cpa@dir.inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
DivulgaçãoIEEEXplore
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel edition editor lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/3BTG5CS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.18.16.52
Última Atualização2012:05.18.16.52.13 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.18.16.52.13
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.55.41 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00059-1
Chave de CitaçãoMarangozAlki:2012:DeUrFe
TítuloDetection of urban features and map updating from satellite images using object-based image classification methods and integration to GIS
FormatoOn-line.
Ano2012
Data de Acesso28 mar. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho1094 KiB
2. Contextualização
Autor1 Marangoz, Aycan Murat
2 Alkis, Zübeyde
Endereço de e-Mail do Autor1 aycanmarangoz@hotmail.com
2 zalkis@gmail.com
EditorFeitosa, Raul Queiroz
Costa, Gilson Alexandre Ostwald Pedro da
Almeida, Cláudia Maria de
Fonseca, Leila Maria Garcia
Kux, Hermann Johann Heinrich
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoInternational Conference on Geographic Object-Based Image Analysis, 4 (GEOBIA).
Localização do EventoRio de Janeiro
DataMay 7-9, 2012
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas315-320
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2012-05-18 16:52:13 :: wanderf@dsr.inpe.br -> administrator ::
2012-05-30 13:46:06 :: administrator -> wanderf@dsr.inpe.br :: 2012
2012-06-01 15:12:45 :: wanderf@dsr.inpe.br -> marciana :: 2012
2012-06-12 14:28:26 :: marciana -> seki@dsr.inpe.br :: 2012
2012-06-13 15:55:32 :: seki@dsr.inpe.br -> marciana :: 2012
2012-06-14 15:03:57 :: marciana -> administrator :: 2012
2018-06-04 03:55:41 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveHigh Resolution Satellite Images
Image Contents
eCognition
Segmentation
Object-Based Image Analysis
Map Updating
ResumoThe images having ground sampling distance of 0.6-1.0m recently regarded as the high resolution remote sensing images are widely using in recent remote sensing technologies. They are very important and required data for obtaining spatial data using their information contents. With regard to the arrangement of remote sensing images for any mapping applications, there are some existing methods, algorithms and the processes for their geometric corrections and enhancements. Additionally, new approaches of classification such as object-based image analysis utilize to obtain information contents of the images widely used in recent years. In this study, the high resolution QuickBird image of 2004 and IKONOS satellite images of 2002 and 2008 covering Zonguldak City in Turkey have been used. The testfield is agro-industrial district in Zonguldak which has rolling topography along the Black Sea Coast. The urban features like buildings and roads in the images have been detected, recognized and extracted using Cognition v4.0.6 software and the object-based classification approach. The results have been compared with the reference vector maps scale of 1/5000 of testfield, and the success of object-based image analysis of final results compared and contrasted respectively with other vector products, which had been obtained by the method of on-screen digitizing results, has been tested by GIS software. Consequently, the results and discussions about the production and updating of maps at the scales of 1/5000, which are recently and widely used by local authorities and public organizations, have been presented.
ÁreaSRE
TipoUrban Applications
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3BTG5CS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/3BTG5CS
Idiomaen
Arquivo Alvo089.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
wanderf@dsr.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn label lineage mark nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark tertiarytype url versiontype volume

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3JU4LAB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.18.33
Última Atualização2015:09.29.13.54.36 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.18.33.08
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.55.31 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoArabiFernPizaPinh:2015:TySeCl
TítuloTypical sequence classification method in hyperspectral images with reduced bands
Ano2015
Data de Acesso28 mar. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho336 KiB
2. Contextualização
Autor1 Arabi, Samir
2 Fernandes, David
3 Pizarro, Marco Antônio
4 Pinho, Marcelo
Grupo1
2
3 DEA-ETE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goías
2 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 marco.pizarro@inpe.br
Nome do EventoIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Localização do EventoMilan, Italy
Data23-31 July
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2015-07-28 18:33:08 :: simone -> administrator ::
2018-06-04 02:55:31 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveTypical Sequence
Hyperspectral
Image Classification
HMM
ResumoThis work presents a new method for hyperspectral spectra classification based on the Typical Sequence (TS) derived from the Asymptotic Equipartition Theorem and Information Theory. Each Endmember (EM) of a scene is represented by a Hidden Markov Model (HMM) and a spectrum is classified in a given class if it can be considered a TS generated by the HMM associated with the EM related to the class. The Discrete Wavelet Transform (DWT) is used in the orthogonal decomposition of the original spectrum and the HMM parameters are estimated using this orthogonal decomposition. The proposed method is tested with AVIRIS spectra of a scene with 13 EM and the classification results show that 32 spectral bands can be used instead of the original 209 bands, without significant loss in the classification process.
ÁreaETES
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDEA > Typical sequence classification...
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Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 28/07/2015 15:33 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3JU4LAB
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3JU4LAB
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F6GF6B
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label language lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3JM4A4E
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.07.24
Última Atualização2015:06.15.15.07.24 (UTC) banon
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.07.25
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.20.14 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-0076-8
Rótulo504
Chave de CitaçãoBendiniGKMTESF:2015:EfImFu
TítuloEffects of Image Fusion Methods on Sugarcane Classification with Landsat-8 Imagery
FormatoInternet
Ano2015
Data de Acesso28 mar. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1364 KiB
2. Contextualização
Autor1 Bendini, Hugo do Nascimento
2 Girolamo Neto, Cesare Di
3 Korting, Thales Sehn
4 Marujo, Rennan de Freitas Bezerra
5 Trabaquini, Kleber
6 Eberhardt, Isaque Daniel Rocha
7 Sanches, Ieda Del Arco
8 Fonseca, Leila Maria Garcia
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5
6
7
8 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
Grupo1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
5
6
7 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
8 OBT-OBT-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)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5
6
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 hbendini@dsr.inpe.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 17 (SBSR)
Localização do EventoJoão Pessoa
Data25-29 abr. 2015
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas2498-2505
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2015-06-15 15:07:25 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:20:14 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoThe culture of sugarcane has great importance in the brazilian agribusiness. Remote sensing images have been tradicionally used on manual mapping of sugarcane fields. Manual classification is a laborious and time-consuming task, especially given the size of the territory, and it is still necessary to assess the quality of the maps. Image fusion can improve the identification and mapping of surface features. The computational data mining methodology demonstrates high potential for application in areas related to crop mapping and several classification techniques can be used. Most studies on fusion of remote sensing images have focused on the analysis of spectral and spatial quality of the products obtained by different algorithms, however, once classification is applied on these products, it is important to analyze the impact of fusion in the classification. In the literature there are few studies on this topic, especially considering the Landsat-8. In this context, we evaluated five pansharpening methods - Intensity-Hue-Saturation (IHS), Principal Components (PC), Gran-Schmidt (GS), Discrete Wavelet Transform (DWT) and DWT+IHS for the classification of sugarcane fields in a Landsat-8 image (bands 4, 5 and 6). The Support Vector Machine (SVM) algorithm was used to perform a target detection of sugarcane, using a binary classification. The samples used were selected based on a field survey realized on the study area. The best fusion techniques were the DWT+IHS, DWT and IHS, which obtained higher Universal Image Quality Index (UIQI) and Spatial Relative Dimensionless Global Error in Synthesis (SERGAS) values. However, considering the effects on classification, the GS fusion showed better results than other methods.
ÁreaSRE
TipoProcessamento de imagens
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 17 > Effects of Image...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 17 > Effects of Image...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 17 > Effects of Image...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Effects of Image...
Arranjo 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Effects of Image...
Arranjo 6urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Effects of Image...
Arranjo 7urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Effects of Image...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://marte2.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3JM4A4E
URL dos dados zipadoshttp://marte2.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP6W34M/3JM4A4E
Idiomapt
Arquivo Alvop0504.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3JJLLP2
8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3EU2H28
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
sid.inpe.br/marte2/2015/05.31.21.54 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar