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28/06/2017 13:27

1.0 KiB

4. Condições de acesso e uso

URL dos dados

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http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3P73CDB

Idioma

Grupo de Usuários

simone

Grupo de Leitores

administrator
simone

Visibilidade

shown

Permissão de Leitura

allow from all

Permissão de Atualização

não transferida

5. Fontes relacionadas

Unidades Imediatamente Superiores

8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S

Lista de Itens Citando

sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.20 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.50 1

Acervo Hospedeiro

sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20

6. Notas

Campos Vazios

abstract archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url volume

7. Controle da descrição

e-Mail (login)

simone

sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/04.01.10.38

1. Identificação
Tipo de Referência	Capítulo de Livro (Book Section)
Site	plutao.sid.inpe.br
Código do Detentor	isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador	8JMKD3MGP3W/3FCLSN2
Repositório	sid.inpe.br/plutao/2013/12.12.19.57 (acesso restrito)
Última Atualização	2017:07.24.14.14.14 (UTC) marcelo.pazos@inpe.br
Repositório de Metadados	sid.inpe.br/plutao/2013/12.12.19.57.17
Última Atualização dos Metadados	2018:06.04.23.39.26 (UTC) administrator
DOI	10.1201/b15159-10
ISBN	978-1-4665-5692-8 eBook ISBN: 978-1-4665-5693-5
Rótulo	lattes: 9840759640842299 5 LiLuMoBaDuFrSa:2013:LaUsCo
Chave de Citação	LiLuMoBaDuFrSa:2013:LaUsCo
Título	Land use/land cover classification in the Brazilian Amazon with different sensor data and classification algorithms
Ano	2013
Data de Acesso	11 maio 2024
Tipo Secundário	PRE LI
Número de Arquivos	1
Tamanho	3224 KiB

2. Contextualização
Autor	1 Li, Guiying 2 Lu, Dengsheng 3 Moran, Emilio 4 Batistella, Mateus 5 Dutra, Luciano Vieira 6 Freitas, Corina da Costa 7 Sant' Anna, Sidnei Jãoa
Identificador de Curriculo	1 2 3 4 5 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA
Grupo	1 2 3 4 5 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR 6 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR 7 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação	1 Indiana University, Anthropological Center for Training and Research on Global Environmental Change, Student Building 331, 701 East Kirkwood Avenue, Bloomington, Indiana, 47405, USA. 2 Indiana University, Anthropological Center for Training and Research on Global Environmental Change, Student Building 331, 701 East Kirkwood Avenue, Bloomington, Indiana, 47405, USA. 3 Indiana University, Anthropological Center for Training and Research on Global Environmental Change, Student Building 331, 701 East Kirkwood Avenue, Bloomington, Indiana, 47405, USA. 4 Embrapa Monitoramento por Satélite, Avenida Soldado Passarinho, no 303, CEP 13070‑115 Campinas, SP, Brazil. 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor	1 2 3 4 5 dutra@dpi.inpe.br
Editor	Wang, Guangxing Weng, Qihao
Editor da Série	Wang, Guangxing Weng, Qihao
Endereço de e-Mail	dutra@dpi.inpe.br
Título do Livro	Remote sensing of natural resources
Editora (Publisher)	CRC Press
Volume	cap. 6
Páginas	111-126
Título da Série	Taylor Francis Series in Remote Sensing Applications Series
Histórico (UTC)	2013-12-16 16:14:01 :: lattes -> administrator :: 2013 2016-07-03 20:22:30 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013 2017-07-24 14:14:14 :: marcelo.pazos@inpe.br -> administrator :: 2013 2018-06-04 23:39:26 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013

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	amazon ciencias ambientais
Área	SRE
Arranjo	urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Land use/land cover...
Conteúdo da Pasta doc	acessar
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4. Condições de acesso e uso
Idioma	en
Grupo de Usuários	lattes
Visibilidade	shown
Permissão de Leitura	deny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualização	não transferida

5. Fontes relacionadas
Repositório Espelho	iconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores	8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
URL (dados não confiáveis)	http://www.crcnetbase.com/doi/abs/10.1201/b15159-10
Acervo Hospedeiro	dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01

6. Notas
Campos Vazios	abstract archivingpolicy archivist callnumber city copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination edition format issn lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype translator

7. Controle da descrição
e-Mail (login)	marcelo.pazos@inpe.br
atualizar

1. Identificação
Tipo de Referência	Artigo em Revista Científica (Journal Article)
Site	plutao.sid.inpe.br
Código do Detentor	isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador	8JMKD3MGP3W/3JJPLT5
Repositório	sid.inpe.br/plutao/2015/06.01.14.20 (acesso restrito)
Última Atualização	2018:04.10.19.03.56 (UTC) simone
Repositório de Metadados	sid.inpe.br/plutao/2015/06.01.14.20.10
Última Atualização dos Metadados	2018:06.04.23.25.39 (UTC) administrator
DOI	10.4018/ijncr.2015010104
ISSN	1947-928X 1947-9298
Rótulo	lattes: 8594179234801599 3 PimentelRamoSand:2015:ClLaUs
Chave de Citação	PimentelRamoSand:2015:ClLaUs
Título	Classification of land use and land cover in the brazilian Amazon using fuzzy multilayer perceptrons
Ano	2015
Data de Acesso	11 maio 2024
Tipo Secundário	PRE PI
Número de Arquivos	1
Tamanho	259 KiB

2. Contextualização
Autor	1 Pimentel, Toni 2 Ramos, Fernando Manuel 3 Sandri, Sandra Aparecida
Identificador de Curriculo	1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JH4A 3 8JMKD3MGP5W/3E3JEJL
Grupo	1 2 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR 3 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação	1 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Revista	International Journal of Natural Computing Research
Volume	5
Número	1
Páginas	57-71
Nota Secundária	B3_INTERDISCIPLINAR B3_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_ENGENHARIAS_IV B5_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO
Histórico (UTC)	2015-06-01 14:20:10 :: lattes -> administrator :: 2016-06-04 01:09:09 :: administrator -> simone :: 2015 2018-04-10 19:03:57 :: simone -> administrator :: 2015 2018-06-04 23:25:39 :: administrator -> simone :: 2015

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
Área	COMP
Arranjo	urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Classification of land...
Conteúdo da Pasta doc	acessar
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Conteúdo da Pasta agreement	não têm arquivos

4. Condições de acesso e uso
Idioma	en
Grupo de Usuários	lattes
Grupo de Leitores	administrator simone
Visibilidade	shown
Permissão de Leitura	deny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualização	não transferida

5. Fontes relacionadas
Repositório Espelho	urlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores	8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Lista de Itens Citando	sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 2
Acervo Hospedeiro	dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01

6. Notas
Campos Vazios	abstract alternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress electronicmailaddress format isbn keywords lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype typeofwork url

7. Controle da descrição
e-Mail (login)	simone
atualizar

1. Identificação

Tipo de Referência

Artigo em Revista Científica (Journal Article)

Site

mtc-m21c.sid.inpe.br

Código do Detentor

isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S

Identificador

8JMKD3MGP3W34R/428S2BP

Repositório

Última Atualização

2020:04.01.10.38.14 (UTC) simone

Repositório de Metadados

sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/04.01.10.38.14

Última Atualização dos Metadados

2022:01.04.01.35.03 (UTC) administrator

DOI

10.3390/rs12060961

ISSN

2072-4292

Chave de Citação

SoaresDuCoFeNeDi:2020:MeImLa

Título

A meta-methodology for improving land cover and land use classification with SAR imagery

Ano

2020

Mês

Mar.

Data de Acesso

11 maio 2024

Tipo de Trabalho

journal article

Tipo Secundário

PRE PI

Número de Arquivos

Tamanho

3256 KiB

2. Contextualização

Autor

1 Soares, Marinalva Dias
2 Dutra, Luciano Vieira
3 Costa, Gilson Alexandre Ostwald Pedro da
4 Feitosa, Raul Queiroz
5 Negri, Rogério Galante
6 Diaz, Pedro M. A.

Identificador de Curriculo

1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA

ORCID

1
2 0000-0002-7757-039X
3
4 0000-0001-8344-5096
5 0000-0002-4808-2362

Grupo

1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 CGCEA-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR

Afiliação

1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade Estadual do Rio de Janeiro (UERJ)
4 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
5 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
6 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)

Endereço de e-Mail do Autor

1 mdiasoares@gmail.com
2 luciano.dutra@inpe.br
3 gilson.costa@ime.uerj.br
4 raul@ele.puc-rio.br
5 rogerio.negri@unesp.br
6 pedro9589@gmail.com

Revista

Remote Sensing

Volume

Número

Páginas

e861

Nota Secundária

B3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I

Histórico (UTC)

2020-04-01 10:38:14 :: simone -> administrator ::
2020-04-01 10:38:15 :: administrator -> simone :: 2020
2020-04-01 10:42:03 :: simone -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:35:03 :: administrator -> simone :: 2020

3. Conteúdo e estrutura

É a matriz ou uma cópia?

é a matriz

Estágio do Conteúdo

concluido

Transferível

Tipo do Conteúdo

External Contribution

Tipo de Versão

publisher

Palavras-Chave

region-based classification
GEOBIA
SAR classification
LULC classification
SAR data segmentation
segmentation tuning
meta-methodologies

Resumo

Per-point classification is a traditional method for remote sensing data classification, and for radar data in particular. Compared with optical data, the discriminative power of radar data is quite limited, for most applications. A way of trying to overcome these difficulties is to use Region-Based Classification (RBC), also referred to as Geographical Object-Based Image Analysis (GEOBIA). RBC methods first aggregate pixels into homogeneous objects, or regions, using a segmentation procedure. Moreover, segmentation is known to be an ill-conditioned problem because it admits multiple solutions, and a small change in the input image, or segmentation parameters, may lead to significant changes in the image partitioning. In this context, this paper proposes and evaluates novel approaches for SAR data classification, which rely on specialized segmentations, and on the combination of partial maps produced by classification ensembles. Such approaches comprise a meta-methodology, in the sense that they are independent from segmentation and classification algorithms, and optimization procedures. Results are shown that improve the classification accuracy from Kappa = 0.4 (baseline method) to a Kappa = 0.77 with the presented method. Another test site presented an improvement from Kappa = 0.36 to a maximum of 0.66 also with radar data.

Área

SRE

Arranjo 1

urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGCEA > A meta-methodology for...

Arranjo 2

urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > A meta-methodology for...

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Conteúdo da Pasta agreement

http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/428S2BP

01/04/2020 07:38

1.0 KiB

4. Condições de acesso e uso

URL dos dados

URL dos dados zipados

http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/428S2BP

Idioma

Arquivo Alvo

soares_meta.pdf

Grupo de Usuários

simone

Grupo de Leitores

administrator
simone

Visibilidade

shown

Política de Arquivamento

allowpublisher allowfinaldraft

Permissão de Atualização

não transferida

5. Fontes relacionadas

Unidades Imediatamente Superiores

8JMKD3MGPCW/3EU2FR5
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S

Lista de Itens Citando

sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 4
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.50 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.01.23.29 1

Divulgação

WEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.

Acervo Hospedeiro

urlib.net/www/2017/11.22.19.04

6. Notas

Campos Vazios

alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url

7. Controle da descrição

e-Mail (login)

simone

sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.17.16.25

1. Identificação
Tipo de Referência	Artigo em Revista Científica (Journal Article)
Site	mtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentor	isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador	6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GPcfo
Repositório	sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.06.31.41 (acesso restrito)
Última Atualização	2007:04.12.12.15.42 (UTC) marciana
Repositório de Metadados	sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.06.32
Última Atualização dos Metadados	2021:02.06.21.48.44 (UTC) administrator
Chave Secundária	INPE-5929-PRE/2072
DOI	10.1016/0034-4257(94)00098-8
ISSN	0034-4257
Rótulo	7318
Chave de Citação	AdamsSaKaAlRoSmGi:1995:ApLaCh
Título	Classification of multispectral images based on fractions of endmembers: application to land-cover change in the Brazilian Amazon
Ano	1995
Data de Acesso	11 maio 2024
Tipo de Trabalho	journal article
Tipo Secundário	PRE PI
Número de Arquivos	1
Tamanho	72 KiB

2. Contextualização
Autor	1 Adams, John B. 2 Sabol, Donald E. 3 Kapos, Valerie 4 Almeida Filho, Raimundo 5 Roberts, Dar A. 6 Smith, Milton O. 7 Gillespie, Gillespie R.
Identificador de Curriculo	1 2 3 4 8JMKD3MGP5W/3C9JJ4Q
Grupo	1 2 3 4 DSR-INPE-MCT-BR
Afiliação	1 Department of Geological Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195 2 Department of Geological Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195 3 Department of Plant Sciences, University of Cambridge, Cambridge, UK 4 5 Department of Geological Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195 6 Department of Geological Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195 7 Department of Geological Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195
Endereço de e-Mail do Autor	1 2 3 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Sao Jose Dos Campos, SP, Brazil
Revista	Remote Sensing of Environment
Volume	52
Número	2
Páginas	137-154
Histórico (UTC)	2006-09-04 15:59:47 :: administrator -> jefferson :: 2007-04-12 12:16:54 :: jefferson -> administrator :: 2008-06-09 19:16:27 :: administrator -> jefferson :: 2010-07-07 18:52:01 :: jefferson -> marciana :: 1995 2011-10-31 11:03:36 :: marciana -> administrator :: 1995 2016-06-04 23:29:34 :: administrator -> marciana :: 1995 2016-10-05 18:45:43 :: marciana -> administrator :: 1995 2021-02-06 21:48:44 :: administrator -> marciana :: 1995

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	endmember land cover TM vegetation Brazil Manaus
Resumo	Four time-sequential Landsat Thematic Mapper (TM)images of an area of Amazon forest, pasture, and second growth near Manaus, Brazil were classified according to dominant ground cover, using a new technique based on fractions of spectral endmembers. A simple four-endmember model consisting of reflectance spectra of green vegetation, nonphotosynthetic vegetation, soil, and shade was applied to all four images. Fractions of endmembers were used to define seven categories, each of which consisted of one or more classes of ground cover, where class names were based on field observations. Endmember fractions varied over time for many pixels reflecting processes operating on the ground such as felling of forest, or regrowth of vegetation in previously cleared areas. Changes in classes over time were used to establish superclasses which grouped pixels having common histories. Sources of classification error were evaluated, including system noise, endmember variability, and low spectral contrast. Field work during each of the four years showed consistently high accuracy in per-image classification. Classification accuracy in any one year was improved by considering the multiyear context. Although the method was tested in the Amazon basin, the results suggest that endmember classification may be generally useful for comparing multispectral images in space and time.
Área	SRE
Arranjo	urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Classification of multispectral...
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	UW Remote Sensing Lab - Amazon Paper.htm
Grupo de Usuários	administrator jefferson marciana
Grupo de Leitores	administrator marciana
Visibilidade	shown
Detentor da Cópia	SID/SCD
Política de Arquivamento	denypublisher allowfinaldraft24
Permissão de Leitura	deny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualização	não transferida

5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores	8JMKD3MGPCW/3ER446E
Divulgação	WEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX.
Acervo Hospedeiro	sid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52

6. Notas
Campos Vazios	alternatejournal archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url

7. Controle da descrição
e-Mail (login)	marciana
atualizar

1. Identificação
Tipo de Referência	Artigo em Revista Científica (Journal Article)
Site	plutao.sid.inpe.br
Código do Detentor	isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador	J8LNKAN8RW/3ARNM52
Repositório	dpi.inpe.br/plutao/2011/11.23.19.48 (acesso restrito)
Última Atualização	2011:12.06.10.54.04 (UTC) administrator
Repositório de Metadados	dpi.inpe.br/plutao/2011/11.23.19.48.13
Última Atualização dos Metadados	2021:07.28.22.40.36 (UTC) administrator
DOI	10.2747/1548-1603.48.3.345
ISSN	1548-1603
Rótulo	lattes: 9840759640842299 4 LuLiMorDutBat:2011:CoMuIn
Chave de Citação	LuLiMorDutBat:2011:CoMuIn
Título	A Comparison of Multisensor Integration Methods for Land* Cover Classification in the Brazilian Amazon*
Projeto	National Science Foundation BCS 0850615
Ano	2011
Mês	July-Sept.
Data de Acesso	11 maio 2024
Tipo Secundário	PRE PI
Número de Arquivos	1
Tamanho	7228 KiB

2. Contextualização
Autor	1 Lu, Dengsheng 2 Li, Guiying 3 Moran, Emilio 4 Dutra, Luciano Vieira 5 Batistella, Mateus
Identificador de Curriculo	1 2 3 4 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA
Grupo	1 2 3 4 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação	1 Indiana Univ, Anthropol Ctr Training & Res Global Environm Chan, Bloomington, IN 47405 USA 2 Indiana Univ, Anthropol Ctr Training & Res Global Environm Chan, Bloomington, IN 47405 USA 3 Indiana Univ, Anthropol Ctr Training & Res Global Environm Chan, Bloomington, IN 47405 USA 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 5 Brazilian Agr Res Corp, EMBRAPA Satellite Monitoring, BR-13070115 Sao Paulo, Brazil
Endereço de e-Mail do Autor	1 2 3 4 dutra@dpi.inpe.br
Endereço de e-Mail	dutra@dpi.inpe.br
Revista	GIScience and Remote Sensing
Volume	48
Número	3
Páginas	345-370
Histórico (UTC)	2011-11-24 11:03:17 :: lattes -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2011 2011-12-06 10:54:04 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2011 2021-07-28 22:40:36 :: administrator -> marciana :: 2011

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	Radar de Abertura Sintética radar Digital Image Processing
Resumo	Many data fusion methods are available, but it is poorly understood which fusion method is suitable for integrating Landsat Thematic Mapper (TM) and radar data for land cover classification. This research explores the integration of Landsat TM and radar images (i.e., ALOS PALSAR L-band and RADARSAT-2 C-band) for land cover classification in a moist tropical region of the Brazilian Amazon. Different data fusion methods-principal component analysis (PCA), wavelet-merging technique (Wavelet), high-pass filter resolution-merging (HPF), and normalized multiplication (NMM)-were explored. Land cover classification was conducted with maximum likelihood classification based on different scenarios. This research indicates that individual radar data yield much poorer land cover classifications than TM data, and PALSAR L-band data perform relatively better than RADARSAT-2 C-band data. Compared to the TM data, the Wavelet multisensor fusion improved overall classification by 3.3%-5.7%, HPF performed similarly, but PCA and NMM reduced overall classification accuracy by 5.1%-6.1% and 7.6% -12.7%, respectively. Different polarization options, such as HH and HV, work similarly when used in data fusion. This research underscores the importance of selecting a suitable data fusion method that can preserve spectral fidelity while improving spatial resolution.
Área	SRE
Arranjo	urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > A Comparison of...
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4. Condições de acesso e uso
Idioma	en
Grupo de Usuários	administrator lattes secretaria.cpa@dir.inpe.br
Visibilidade	shown
Política de Arquivamento	denypublisher denyfinaldraft
Permissão de Leitura	deny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualização	não transferida

5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores	8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Divulgação	WEBSCI
Acervo Hospedeiro	dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01

6. Notas
Notas	Setores de Atividade: Agricultura, Pecuária, Produção Florestal, Pesca e Aqüicultura.
Campos Vazios	alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark mirrorrepository nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype typeofwork url

7. Controle da descrição
e-Mail (login)	marciana
atualizar

1. Identificação

Tipo de Referência

Artigo em Revista Científica (Journal Article)

Site

mtc-m21c.sid.inpe.br

Código do Detentor

isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S

Identificador

8JMKD3MGP3W34R/3TLQ6JS

Repositório

Última Atualização

2019:07.17.16.25.38 (UTC) simone

Repositório de Metadados

sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.17.16.25.38

Última Atualização dos Metadados

2024:01.23.16.36.10 (UTC) simone

DOI

10.3390/rs11131600

ISSN

2072-4292

Chave de Citação

CamargoSanAlmMurAlm:2019:CoAsMa

Título

A comparative assessment of machine-learning techniques for land use and land cover classification of the Brazilian tropical savanna using ALOS-2/PALSAR-2 polarimetric images

Ano

2019

Mês

July

Data de Acesso

11 maio 2024

Tipo de Trabalho

journal article

Tipo Secundário

PRE PI

Número de Arquivos

Tamanho

2275 KiB

2. Contextualização

Autor

1 Camargo, Flávio F.
2 Sano, Edson E.
3 Almeida, Cláudia Maria de
4 Mura, José Cláudio
5 Almeida, Tati

Identificador de Curriculo

1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHGR

ORCID

1 0000-0002-8932-4081

Grupo

1
2
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR

Afiliação

1 Universidade de Brasília (UnB)
2 Embrapa Cerrados
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Universidade de Brasília (UnB)

Endereço de e-Mail do Autor

1
2
3 claudia.almeida@inpe.br
4 jose.mura@inpe.br

Revista

Remote Sensing

Volume

Número

Páginas

e1600

Nota Secundária

B3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I

Histórico (UTC)

2019-07-17 16:25:38 :: simone -> administrator ::
2019-07-17 16:25:39 :: administrator -> simone :: 2019
2019-07-17 16:26:49 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:16 :: administrator -> simone :: 2019

3. Conteúdo e estrutura

É a matriz ou uma cópia?

é a matriz

Estágio do Conteúdo

concluido

Transferível

Tipo do Conteúdo

External Contribution

Tipo de Versão

publisher

Palavras-Chave

SAR
polarimetry
data mining
thematic mapping
Cerrado

Resumo

This study proposes a workflow for land use and land cover (LULC) classification of Advanced Land Observing Satellite-2 (ALOS-2) Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar-2 (PALSAR-2) images of the Brazilian tropical savanna (Cerrado) biome. The following LULC classes were considered: forestlands; shrublands; grasslands; reforestations; croplands; pasturelands; bare soils/straws; urban areas; and water reservoirs. The proposed approach combines polarimetric attributes, image segmentation, and machine-learning procedures. A set of 125 attributes was generated using polarimetric ALOS-2/PALSAR-2 images, including the van Zyl, Freeman- Durden, Yamaguchi, and Cloude-Pottier target decomposition components, incoherent polarimetric parameters (biomass indices and polarization ratios), and HH-, HV-, VH-, andVV-polarized amplitude images. These attributes were classified using the Naive Bayes (NB), DT J48 (DT = decision tree), Random Forest (RF), Multilayer Perceptron (MLP), and Support Vector Machine (SVM) algorithms. The RF, MLP, and SVM classifiers presented the most accurate performances. NB and DT J48 classifiers showed a lower performance in relation to the RF, MLP, and SVM. The DT J48 classifier was the most suitable algorithm for discriminating urban areas and natural vegetation cover. The proposed workflow can be replicated for other SAR images with different acquisition modes or for other types of vegetation domains.

Área

SRE

Arranjo 1

urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > A comparative assessment...

Arranjo 2

urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > A comparative assessment...

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Conteúdo da Pasta agreement

http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3TLQ6JS

17/07/2019 13:25

1.0 KiB

4. Condições de acesso e uso

URL dos dados

URL dos dados zipados

http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3TLQ6JS

Idioma

Arquivo Alvo

remotesensing-11-01600.pdf

Grupo de Usuários

simone

Grupo de Leitores

administrator
simone

Visibilidade

shown

Política de Arquivamento

allowpublisher allowfinaldraft

Permissão de Atualização

não transferida

5. Fontes relacionadas

Unidades Imediatamente Superiores

8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E

Lista de Itens Citando

sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.51.50 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 1

Divulgação

WEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.

Acervo Hospedeiro

urlib.net/www/2017/11.22.19.04

6. Notas

Notas

Prêmio CAPES Elsevier 2023 - ODS 15: Vida terrestre

Campos Vazios

alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url

7. Controle da descrição

e-Mail (login)

simone

sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/08.01.15.38

1. Identificação

Tipo de Referência

Artigo em Evento (Conference Proceedings)

Site

mtc-m21c.sid.inpe.br

Código do Detentor

isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S

Identificador

8JMKD3MGP3W34R/3TP8RGE

Repositório

Última Atualização

2019:11.18.11.55.51 (UTC) simone

Repositório de Metadados

sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/08.01.15.38.45

Última Atualização dos Metadados

2020:01.06.11.42.17 (UTC) administrator

Chave Secundária

INPE--PRE/

DOI

10.3390/rs11131600

Chave de Citação

CamargoSanMurAlmAlm:2019:CoAsMa

Título

A comparative assessment of machine-learning techniques for land use and land cover classification of the Brazilian tropical savanna using ALOS-2/PALSAR-2 polarimetric images

Ano

2019

Data de Acesso

11 maio 2024

Tipo Secundário

PRE CI

Número de Arquivos

Tamanho

2275 KiB

2. Contextualização

Autor

1 Camargo, Flávio Fortes
2 Sano, Edson Eyji
3 Mura, José Cláudio
4 Almeida, Cláudia Maria de
5 Almeida, Tati de

Identificador de Curriculo

1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHGR
4 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3

Grupo

1
2
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR

Afiliação

1 Universidade de Brasília (UnB)
2 Universidade de Brasília (UnB)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Universidade de Brasília (UnB)

Endereço de e-Mail do Autor

1
2
3 jose.mura@inpe.br
4 claudia.almeida@inpe.br

Nome do Evento

International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)

Localização do Evento

Yokohama, Japan

Data

28 July - 02 Aug.

Histórico (UTC)

2019-08-01 15:38:45 :: simone -> administrator ::
2019-08-02 16:31:54 :: administrator -> simone :: 2019
2019-11-18 11:55:51 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:17 :: administrator -> simone :: 2019

3. Conteúdo e estrutura

É a matriz ou uma cópia?

é a matriz

Estágio do Conteúdo

concluido

Transferível

Tipo do Conteúdo

External Contribution

Tipo de Versão

publisher

Palavras-Chave

SAR
polarimetry
data mining
thematic mapping
Cerrado

Resumo

This study proposes a workflow for land use and land cover (LULC) classification of Advanced Land Observing Satellite-2 (ALOS-2) Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar-2 (PALSAR-2) images of the Brazilian tropical savanna (Cerrado) biome. The following LULC classes were considered: forestlands; shrublands; grasslands; reforestations; croplands; pasturelands; bare soils/straws; urban areas; and water reservoirs. The proposed approach combines polarimetric attributes, image segmentation, and machine-learning procedures. A set of 125 attributes was generated using polarimetric ALOS-2/PALSAR-2 images, including the van Zyl, Freeman Durden, Yamaguchi, and CloudePottier target decomposition components, incoherent polarimetric parameters (biomass indices and polarization ratios), and HH-, HV-, VH-, and VV-polarized amplitude images. These attributes were classified using the Naive Bayes (NB), DT J48 (DT = decision tree), Random Forest (RF), Multilayer Perceptron (MLP), and Support Vector Machine (SVM) algorithms. The RF, MLP, and SVM classifiers presented the most accurate performances. NB and DT J48 classifiers showed a lower performance in relation to the RF, MLP, and SVM. The DT J48 classifier was the most suitable algorithm for discriminating urban areas and natural vegetation cover. The proposed workflow can be replicated for other SAR images with different acquisition modes or for other types of vegetation domains.

Área

SRE

Arranjo 1

urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > A comparative assessment...

Arranjo 2

urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > A comparative assessment...

Conteúdo da Pasta doc

Conteúdo da Pasta source

não têm arquivos

Conteúdo da Pasta agreement

http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3TP8RGE

01/08/2019 12:38

1.0 KiB

4. Condições de acesso e uso

URL dos dados

URL dos dados zipados

http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3TP8RGE

Idioma

Arquivo Alvo

remotesensing-11-01600.pdf

Grupo de Usuários

simone

Grupo de Leitores

administrator
simone

Visibilidade

shown

Permissão de Atualização

não transferida

5. Fontes relacionadas

Unidades Imediatamente Superiores

8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E

Lista de Itens Citando

sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.51.50 7
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.43.49 2

Acervo Hospedeiro

urlib.net/www/2017/11.22.19.04

6. Notas

Notas

Publicado na revista: Remote Sensing, v.11, 2019

Campos Vazios

archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume

7. Controle da descrição

e-Mail (login)

simone