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Data e hora local de busca: 24/04/2024 14:22.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3JU4EPE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.17.26
Última Atualização2015:09.25.16.36.01 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/07.28.17.26.46
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.55.31 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoReisSant:2015:AnBiLa
TítuloAnalysis of binary land cover change detection methods using optical and radar data
Ano2015
Data de Acesso24 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho2821 KiB
2. Contextualização
Autor1 Reis, Mariane Souza
2 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 reis@dpi.inpe.br
2 sidnei@dpi.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 17:26:46 :: 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-ChaveChange Detection
data fusion
SAR
ResumoThis work evaluates change classifications obtained using four binary change detection methods based on region, applied to optical, Synthetic Aperture Radar (SAR) and fused data. Although optical data has presented the best results, in the cases that such data is unavailable, it is possible to detect changes with high accuracy using SAR data. The use of fused images didnt improve change classification when compared to the use of single optical or SAR data.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Analysis of binary...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 28/07/2015 14:26 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3JU4EPE
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3JU4EPE
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Vinculação8JMKD3MGP5W34M/3GJ7LFB
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.20 2
sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
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 lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaCapítulo de Livro (Book Section)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3JJPE2B
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2015/06.01.12.55.57   (acesso restrito)
Última Atualização2017:07.21.19.24.41 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2015/06.01.12.55.58
Última Atualização dos Metadados2024:01.08.13.37.57 (UTC) simone
ISBN9781482217865
Rótulolattes: 1346131321148617 1 AnjosLuDutrSant:2015:ChDeTe
Chave de CitaçãoAnjosLuDutrSant:2015:ChDeTe
TítuloChange Detection Techniques Using Multisensor Data
Ano2015
Data de Acesso24 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE LI
Número de Arquivos1
Tamanho13022 KiB
2. Contextualização
Autor1 Anjos, Daniela Souza dos
2 Lu, Dengsheng
3 Dutra, Luciano Vieira
4 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA
4 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
Grupo1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
EditorThenkabail, P. S.
Título do LivroRemotely Sensed Data Characterization, Classification, and Accuracies
Editora (Publisher)CRC press
CidadeLondon
Volume1
Páginas375-395
Histórico (UTC)2015-06-01 12:55:58 :: lattes -> administrator ::
2015-06-02 08:09:53 :: administrator -> lattes :: 2015
2015-06-02 13:44:32 :: lattes -> administrator :: 2015
2015-07-02 12:27:43 :: administrator -> simone :: 2015
2015-12-01 11:44:27 :: simone -> administrator :: 2015
2016-06-04 01:09:08 :: administrator -> simone :: 2015
2017-07-21 19:24:41 :: simone -> administrator :: 2015
2018-06-04 23:25:37 :: administrator -> simone :: 2015
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-ChaveChange Detection
Remote Sensing
Amazon Forest
Postclassification Comparison
Direct Classification
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Change Detection Techniques...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Change Detection Techniques...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvo[Thenkabail,_Prasad_Srinivasa]_Remote_sensing_hand(b-ok.org).pdf
Grupo de Usuárioslattes
simone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.20 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition electronicmailaddress format issn lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor seriestitle session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/38TGUKB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2011/01.06.16.09   (acesso restrito)
Última Atualização2011:02.09.11.42.52 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2011/01.06.16.09.53
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.35.07 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/IGARSS.2010.5653215
ISBN978-1-4244-9564-1
978-1-4244-9565-8
ISSN2153-6996
Chave de CitaçãoServelloKuplShim:2010:TrLaCo
TítuloTropical land cover change detection with polarimetric SAR data
FormatoOn-line
Ano2010
Data de Acesso24 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho679 KiB
2. Contextualização
Autor1 Servello, Emerson Luiz
2 Kuplich, Tatiana Mora
3 Shimabukuro, Yosio Edemir
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJ9P
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1
2 CRS-CCR-INPE-MCT-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Inst Brasileiro Meio Ambiente & Recursos Nat Reno, Av Ludovico da Riva Neto 2643, BR-78580000 Alta Floresta, MT, Brazil
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Nome do EventoInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium, (IGARSS).
Localização do EventoHonolulu
Data25-30 July 2010
Editora (Publisher)IEEE
Cidade da EditoraNew York
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPapers
Histórico (UTC)2012-02-02 10:33:32 :: marciana -> administrator :: 2010
2016-06-04 23:14:24 :: administrator -> marciana :: 2010
2016-10-02 21:22:07 :: marciana -> administrator :: 2010
2018-06-05 04:35:07 :: administrator -> marciana :: 2010
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-ChaveBrazilian Amazonia
Change detection
Classification
Classification accuracy
Classification results
Cloud cover
Field campaign
Forest conversion
Forest cover
Images interpretation
Incidence angles
Land cover
Land-cover change
Polarimetric image
Polarimetric SAR data
Radarsat-2
RADARSAT-2 images
SAR data
SAR Images
Test samples
Tropical lands
Deforestation
Geology
Landforms
Polarimeters
Polarographic analysis
Remote sensing
Signal detection
Synthetic aperture radar
Tropics
Mapping
Brazil
Classification
Data Processing
Deforestation
Mapping
Polarography
Radar
Remote Sensing
Signals
Tropics
ResumoThere is an increasing need for fast and accurate data on tropical land cover status, and a baseline for land cover monitoring. Remotely sensed SAR data are not sensitive to cloud cover and can be useful for such purpose. Polarimetric SAR data are available in orbital systems, such as RADARSAT-2, and still have to be tested for the classification of tropical land cover and the detection of land cover change, particularly forest conversion. This work presents a study of RADARSAT-2 polarimetric images, acquired in two different dates (September 2008 and October 2009), to assess their potential in classifying forest and non-forest classes in Brazilian Amazonia. SAR images were acquired following different orbit and incidence angles, which anticipated varied conditions for images interpretation and classes discrimination. The complex SAR data were classified based on the distance of Wishart, and information from field campaigns was used for the training and test samples. Classification results were compared to evaluate possibilities for change detection in the forest cover. Classification accuracy figures were around 80%. The use of RADARSAT-2 images allowed the mapping of land cover and land cover change, considering forest and non-forest classes.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Tropical land cover...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CRCRS > Tropical land cover...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 06/01/2011 14:09 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvo05653215.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3EUFCFP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.48 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor electronicmailaddress label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3P73BNH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/06.28.16.19
Última Atualização2017:10.02.13.12.45 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/06.28.16.19.41
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.27.32 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoReisSantPant:2017:ChDeUs
TítuloChange detection using polarimetric L band synthetic Aperture radar data
Ano2017
Data de Acesso24 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho4247 KiB
2. Contextualização
Autor1 Reis, Mariane Sousa
2 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
3 Pantaleão, Eliana
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
Grupo1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade Federal de Urberlândia
Endereço de e-Mail do Autor1 mariane.reis@inpe.br
2 sidnei.santanna@inpe.br
Nome do EventoIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Localização do EventoFort Worth, Texas
Data23-28 june
Histórico (UTC)2017-06-28 16:20:07 :: simone -> administrator :: 2017
2017-06-30 23:50:10 :: administrator -> simone :: 2017
2017-10-02 13:12:45 :: simone -> administrator :: 2017
2018-06-04 02:27:32 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãofinaldraft
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Change detection using...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Change detection using...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 28/06/2017 13:19 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3P73BNH
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3P73BNH
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.20 4
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosabstract 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
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3RANG7P
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2018/06.18.15.35
Última Atualização2019:07.17.17.32.54 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2018/06.18.15.35.25
Última Atualização dos Metadados2019:07.17.17.32.55 (UTC) simone
DOI10.3390/ecrs-2-05169
ISSN2072-4292
Rótulolattes: 8734553235868564 1 DutraShimEsca:2018:DaMiUs
Chave de CitaçãoDutraShimEsca:2018:DaMiUs
TítuloData mining using NDVI time series applied to change detection
Ano2018
Data de Acesso24 abr. 2024
Tipo de Trabalhoconference paper
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho606 KiB
2. Contextualização
Autor1 Dutra, Andeise Cerqueira
2 Shimabukuro, Yosio Edemir
3 Escada, Maria Isabel Sobral
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHRG
Grupo1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-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 andeise.dutra@inpe.br
2 yosio.shimabukuro@inpe.br
3 isabel.escada@inpe.br
RevistaSciforum Electronic Conference Series
Volume2
Número7
Páginase05169
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2018-06-18 15:35:25 :: lattes -> administrator ::
2018-06-19 11:34:28 :: administrator -> lattes :: 2018
2018-06-20 12:47:48 :: lattes -> administrator :: 2018
2019-01-14 17:09:17 :: administrator -> simone :: 2018
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-ChaveLand cover change
deforestation
GeoDMA
semiarid
Caatinga
ResumoInformation about the land cover and land use of a region are fundamental in studies such as mapping of deforestation and forest degradation. Quantifying and monitoring woody cover distribution in semiarid regions is challenging, due to their scattered distribution. Data mining has been widely used in remote sensing data for information extraction of spectral and temporal data in the analysis of change detection. The main objective of this study was to characterize the land cover and land use over 2000-2010 time period for the Brazilian Caatinga seasonal biome using a temporal NDVI series and Geographic Object-Based Image Analysis. For each of the target years was obtained NDVI images derived from MODIS (MOD13Q1, at 250 m spatial and 16 day temporal scale) sensor during the dry season to predict wood cover in the municipality of Buriti dos Montes, in the state of Piauí, Northeast region of Brazil (H13V09 tile). The images were automatically pre-processed and in the GEOBIA approach was performed image segmentation, spatial and spectral attribute extraction and labelled according to the following legend: Tree Cover (TC) and Cropland/Grass (CG), to obtain a classification using the decision tree supervised algorithm. Our results showed that approach using GEOBIA presented Kappa Index of 0.58 and Global Accuracy (GA) of 0.81% and showed better accuracy for the Tree Cover. Finally, we recommend new studies using a higher spatial resolution data, as well as the addition of other parameters strongly related to vegetation of semiarid regions.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Data mining using...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Data mining using...
Arranjo 3Data mining using...
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/8JMKD3MGP3W/3RANG7P
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3RANG7P
Idiomaen
Arquivo AlvoDats_Mining_Published_proceedings-02-00356.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasThe 2nd International Electronic Conference on Remote Sensing (ECRS 2018), 22 March–5 April 2018;
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GPaat
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.04.53.43
Última Atualização2015:11.25.14.14.50 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.04.54
Última Atualização dos Metadados2022:03.26.18.01.08 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-6440-PRE/2479
ISSN00660558
Rótulo7807
Chave de CitaçãoMantovaniSetz:1996:ChDeMe
TítuloA change detection methodology for the Amazon Forest using multitemporal NOAA/AVHRR data and GIS-preliminary results
Ano1996
Data Secundária19971217
Data de Acesso24 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho3607 KiB
2. Contextualização
Autor1 Mantovani, Angelica C. Di Maio
2 Setzer, Alberto Waingort
Grupo1
2 DMA-INPE-MCT-BR
Afiliação1 UNIVAP
Nome do EventoInternational Symposium on Remote Sensing and GIS for Site Characterization, Aplications and Standards.
Localização do EventoSan Francisco, USA
Data27-28 Jan. 1994
Editora (Publisher)American Society for Testing and Materials
Páginas43-46
Histórico (UTC)2008-06-09 21:46:15 :: administrator -> jefferson ::
2010-07-07 18:51:31 :: jefferson -> administrator ::
2015-05-22 17:11:28 :: administrator -> marciana :: 1996
2015-11-25 14:14:50 :: marciana -> administrator :: 1996
2016-06-04 23:29:30 :: administrator -> marciana :: 1996
2016-09-12 14:38:34 :: marciana -> administrator :: 1996
2021-02-24 02:58:33 :: administrator -> marciana :: 1996
2022-03-26 03:21:27 :: marciana -> administrator :: 1996
2022-03-26 18:01:08 :: administrator -> marciana :: 1996
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-ChaveDatabase systems
Digital signal processing
Forestry
Geographic information systems
Image processing
Mapping
Radiometers
Satellites
Advanced very high resolution radiometer
Amazon tropical forest
Change detection methodology
Deforestation
Satellite images
Remote sensing
ResumoThis paper describes initial results of a methodology developed to locate new deforestation in the Amazon Tropical forest. It combines automatic classification of the Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR)satellite images and a Geographic Information System (GIS)data base. Full resolution and geometrically corrected AVHRR channel 3 (3.7 m)images of different dates of the Amazon region are automatically compared in digital form. Places where changes in the original cover of the vegetation are detected between any two different images have their locations determined through a GIS. Initial tests in the north of the state of Mato Grosso, Brazil, are presented indicating the possibility of using AVHRR imagery operationally to detect new deforestation. Results comparing deforestation in the AVHRR channel 3 with corresponding high resolution LANDSAT-Thematic Mapper (TM)images indicated 56.5 of AVHRR correct location for 221 polygons of deforestation with different sizes. 90 of correct locations was obtained for the 50 TM polygons with deforestation greater than 3.1 Km2.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção até 2016 > DMA > A change detection...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GPaat
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GPaat
Idiomaen
Arquivo AlvoINPE 6440.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator  
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46JKC45
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
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/36KNJCS
Repositóriodpi.inpe.br/plutao@80/2009/12.22.14.17.12   (acesso restrito)
Última Atualização2015:04.01.13.35.20 (UTC) marciana
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao@80/2009/12.22.14.17.13
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.12.50 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISBN9781424433957
Rótulolattes: 8678564148136140 5 SantosFrMaVaVaRoHe:2009:ChDeSe
Chave de CitaçãoSantosFrMaVaVaRoHe:2009:ChDeSe
TítuloChange detection in the semi-arid lanscape using radiometric rotation applied to remote sensing data
FormatoDVD
Ano2009
Data de Acesso24 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho904 KiB
2. Contextualização
Autor1 Santos, João Roberto dos
2 Frau, Carlos Mena
3 Maldonado, Francisco Dario
4 Valenzuela, John Gajardo
5 Valeriano, Márcio de Morisson
6 Rojas, Yony Ormazábal
7 Hernández, Yohana Morales
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
2
3
4
5 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Universidad de Talca
3 Fundação de Ciência, Aplicações e Tecnologias Espaciais (FUNCATE)
4 Universidad de Talca
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Universidad de Talca
7 Universidad de Talca
Endereço de e-Mail do Autor1 jroberto@dsr.inpe.br
2
3
4
5 valerian@dsr.inpe.br
Endereço de e-Mailvalerian@dsr.inpe.br
Nome do EventoInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Localização do EventoCape Town
Data12-17 Jul. 2009
Editora (Publisher)IEEE
PáginasIII310-III313
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
OrganizaçãoThe Institute of Electrical and Electronics Engineers; Geoscience and Remote Sensing Society
Histórico (UTC)2009-12-23 14:00:40 :: lattes -> marciana ::
2010-01-06 13:49:56 :: marciana -> administrator ::
2016-06-04 01:08:37 :: administrator -> marciana :: 2009
2016-10-04 14:05:34 :: marciana -> administrator :: 2009
2018-06-05 00:12:50 :: administrator -> marciana :: 2009
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-ChaveChange detection
Degradation patterns
Field surveys
Main tasks
Matorral
Multi-spectral
Multi-temporal
Remote sensing data
Semi arid
Straight lines
Vegetation mapping
Agriculture
Degradation
Geology
Land use
Reforestation
Remote sensing
Rotation
Signal detection
Timber
Vegetation
Radiometry
ResumoThe main task is to apply in the semi arid landscape of Maule region (Chile), the multi-temporal change detection algorithm RCNA multi-spectral, using TM/Landsat images (2004 and 2008). The RCNA is based in angular parameters; those angles are calculated in function of the axis formed by the straight line of regression of those points labeled in the field survey as no-change.The image for detection was transformed from a continuous (floating-point) to thematic image, through a slicing and labeling process. Hence it is possible to discriminate: two classes related to degradation, two referring to regeneration and one of no-change. In the timeframe studied 4.6 % of area under study presents degradation patterns, derived from the complete removal of the matorral type, followed by changes of land use. We found out that the application of multi-spectral RCNA technique in semi-arid landscape is sufficiently robust and the complex radiometric correction is not necessary.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Change detection in...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvosantos_change.pdf
Grupo de Usuárioslattes
marciana
administrator
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoIEEEXplore
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasSetores de Atividade: Agricultura, Pecuária, Silvicultura e Exploração Florestal.
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi edition editor issn lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url 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/3BSRQ45
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.14.18.14
Última Atualização2012:05.14.18.14.40 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.14.18.14.40
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.55.35 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00059-1
Chave de CitaçãoSeijmonsbergenAndeBout:2012:GeChDe
TítuloGeomorphological change detection using object-based feature extraction from multi-temporal LiDAR data
FormatoOn-line.
Ano2012
Data de Acesso24 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho611 KiB
2. Contextualização
Autor1 Seijmonsbergen, Arie C.
2 Anders, Niels S.
3 Bouten, Willem
Endereço de e-Mail do Autor1 a.c.seijmonsbergen@uva.nl
2 n.s.anders@uva.nl
3 w.bouten@uva.nl
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
Páginas484-489
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2012-05-14 18:14:40 :: wanderf@dsr.inpe.br -> administrator ::
2012-05-30 13:42:05 :: 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 03:55:35 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveGeomorphology
LIDAR
Multi-temporal
Change Detection
Classification
Segmentation
ResumoMulti-temporal LiDAR DTMs are used for the development and testing of a method for geomorphological change analysis in western Austria. Our test area is located on a mountain slope in the Gargellen Valley in western Austria. Six geomorphological features were mapped by using stratified Object-Based Image Analysis (OBIA) and segmentation optimization using 1m LiDAR DTMs of 2002 and 2005. Based on the 2002 data, the scale parameter for each geomorphological feature was optimized by comparing manually digitized training samples with automatically recognized image objects. Classification rule sets were developed to extract the feature types of interest. The segmentation and classification settings were then applied to both LiDAR DTMs which allowed the detection of geomorphological change between 2002 and 2005. FROM-TO changes of geomorphological categories were calculated and linked to volumetric changes which were derived from the subtracted DTMs. Enlargement of mass movement areas at the cost of glacial eroded bedrock was detected, although most changes occurred within mass movement categories and channel incisions, as the result of material removal and/or deposition. The proposed method seems applicable for geomorphological change detection in mountain areas. In order to improve change detection results, processing errors and noise that negatively influence the segmentation accuracy need to be reduced. Despite these concerns, we conclude that stratified OBIA applied to multi-temporal LiDAR datasets is a promising tool for of geomorphological change detection.
ÁreaSRE
TipoChange Detection
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3BSRQ45
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/3BSRQ45
Idiomaen
Arquivo Alvo130.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
wanderf@dsr.inpe.br
administrator
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 ReferênciaRelatório (Report)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNnvb
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/07.18.21.11.37
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/07.18.21.11.40
Última Atualização dos Metadados2021:01.05.19.21.47 (UTC) sergio
Rótulo6325
Chave de CitaçãoQueganYana:1987:DeChBa
TítuloDetection of changes in the backscatter from agricultural plants using agriSAR 86 data
Ano1987
Data Secundária19921208
Data de Acesso24 abr. 2024
TipoRPQ
2. Contextualização
Autor1 Quegan, S.
2 Yanasse, Corina da Costa Freitas
Grupo1 DPI-INPE-BR
InstituiçãoISPRA
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2005-07-18 21:11:41 :: administrator -> jefferson ::
2010-07-07 18:42:32 :: jefferson -> administrator ::
2014-06-01 01:14:51 :: administrator -> marciana :: 1987
2016-09-01 11:22:18 :: marciana -> administrator :: 1987
2019-02-04 13:03:27 :: administrator -> simone :: 1987
2021-01-05 19:19:54 :: simone -> sergio :: 1987
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveAgriSAR
dataset
ResumoThe AgriSAR 86 dataset, incorporating meteorological, crop, ground-truth, corner reflector and image data for the Feltweell, UK, test-site is assessed for its ability to provide information on the spatial and temporal variation of backscatter from growing crops. The image data is shown to contain several sources of radiometric distortion which affect any attempt at image calibration. Of these, the simplest to correct is that caused by range interpolation in the amplitude data. All interpolated pixels should be discarded from the amplitude data supplied by CNES. Measurements made without first performing this correction are related to the correct values by an expression involving both additive and multiplicative terms. Correction from slant range to ground range is comparatively straightforward. Effects due to variations in antenna pattern, in the range and azimuth direction, require assumptions about the angular variation of the backscatter of crops and statistical homogeneity of ground cover before they can be removed. The properties of system noise appear complicated and are not yet properly characterized, but interfere with corrections for the antenna pattern. Correlation properties of the data appear to vary little between images, and hence the standard errors associated with sample statistics are comparable between images. Offsets in the two channels of the complex data also interfere adversely with antenna pattern corrections. The size of these offsets cannot be estimated reliably from the AgriSAR amplitude data, and complex data should be supplied as a standard product. No sound basis for inter-image comparison has been found. As a result, only qualitative conclusions about the multi-temporal behaviour of the backscatter from crops are possible. Cereals and sugar beet appear to display different backscatter signatures with incidence angle. The statistical separability of wheat and sugar beet varies with time and incidence angle; the separability of wheat and barley varies with time but not incidence angle. Backscatter from cereals appears to display greater spatial variability than from sugar beet. Individual fields show great apparent variation in their multi-temporal behaviour, much of which can be attributed to the sample statistics, but appears to be real at least for winter wheat.
ÁreaSRE
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Conteúdo da Pasta source
LISTA PRODUCAOCIENTIFICA Corina da Costa Freitas.docx 05/01/2021 16:21 14.4 KiB 
Conteúdo da Pasta agreement
TERMO DE DEPOSITO ASSINADO CORINA COSTA FREITAS PRODUCAO.pdf 05/01/2021 16:20 40.4 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Grupo de Usuáriosadministrator
sergio
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory date descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition electronicmailaddress format isbn issn language lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberoffiles numberofpages orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup recipient reportnumber resumeid rightsholder schedulinginformation secondarykey secondarymark secondarytype session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype translator url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)sergio
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/4659LAE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/01.03.13.41
Última Atualização2022:01.03.13.41.05 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/01.03.13.41.05
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.22.27.46 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs13234944
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoKuckSiSaBiShSi:2021:ChDeSe
TítuloChange detection of selective logging in the brazilian amazon using x-band sar data and pre-trained convolutional neural networks
Ano2021
MêsDec.
Data de Acesso24 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho6873 KiB
2. Contextualização
Autor1 Kuck, Tahisa Neitzel
2 Silva Filho, Paulo Fernando Ferreira
3 Sano, Edson Eyji
4 Bispo, Popyanna da Conceição
5 Shiguemori, Elcio Hideiti
6 Silva, Ricardo Dal'Agnol da
ORCID1 0000-0003-0952-7055
2 0000-0003-0556-3470
3 0000-0001-5760-556X
4 0000-0003-0247-8449
5 0000-0001-5226-0435
6 0000-0002-7151-8697
Grupo1
2
3
4
5
6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
2 Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
3 Universidade de Brasília (UnB)
4 University of Manchester
5 Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 thaisa@ieav.cta.br
2 silvafilho@ieav.cta.br
3 edson.sano@embrapa.br
4 polyanna.bispo@manchester.ac.uk
5 elcio@ieav.cta.br
6 ricds@hotmail.com
RevistaRemote Sensing
Volume13
Número23
Páginase4944
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2022-01-03 13:41:05 :: simone -> administrator ::
2022-01-03 13:41:07 :: administrator -> simone :: 2021
2022-01-03 13:42:46 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-03 22:27:46 :: administrator -> simone :: 2021
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-ChaveConvolutional neural networks
Selective logging
Synthetic aperture radar
ResumoIt is estimated that, in the Brazilian Amazon, forest degradation contributes three times more than deforestation for the loss of gross above-ground biomass. Degradation, in particular those caused by selective logging, result in features whose detection is a challenge to remote sensing, due to its size, space configuration, and geographical distribution. From the available remote sensing technologies, SAR data allow monitoring even during adverse atmospheric conditions. The aim of this study was to test different pre-trained models of Convolutional Neural Networks (CNNs) for change detection associated with forest degradation in bitemporal products obtained from a pair of SAR COSMO-SkyMed images acquired before and after logging in the Jamari National Forest. This area contains areas of legal and illegal logging, and to test the influence of the speckle effect on the result of this classification by applying the classification methodology on previously filtered and unfiltered images, comparing the results. A method of cluster detections was also presented, based on density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN), which would make it possible, for example, to guide inspection actions and allow the calculation of the intensity of exploitation (IEX). Although the differences between the tested models were in the order of less than 5%, the tests on the RGB composition (where R = coefficient of variation; G = minimum values; and B = gradient) presented a slightly better performance compared to the others in terms of the number of correct classifications for selective logging, in particular using the model Painters (accuracy = 92%) even in the generalization tests, which presented an overall accuracy of 87%, and in the test on RGB from the unfiltered image pair (accuracy of 90%). These results indicate that multitemporal X-band SAR data have the potential for monitoring selective logging in tropical forests, especially in combination with CNN techniques.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Change detection of...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 03/01/2022 10:41 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/4659LAE
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/4659LAE
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-13-04944-v2.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2021/06.04.03.40.25
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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