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Data e hora local de busca: 26/04/2024 12:17.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3MB5SR5
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.25.17.11   (acesso restrito)
Última Atualização2017:01.16.15.07.35 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.25.17.11.18
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.41.04 (UTC) administrator
DOI10.5194/isprsarchives-XLI-B7-883-2016
ISSN1682-1750
Chave de CitaçãoBrum-BastosRibPinKörFon:2016:ImEvCe
TítuloImprovement evaluation on ceramic roof extraction using WorldView-2 imagery and geographic data mining approach
Ano2016
MêsJuly
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo de Trabalhoconference paper
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1423 KiB
2. Contextualização
Autor1 Brum-Bastos, V. S.
2 Ribeiro, B. M. G.
3 Pinheiro, C. M. D.
4 Körting, Thales Sehn
5 Fonseca, Leila Maria Garcia
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
Grupo1
2
3
4 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
5 OBT-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 University of St. Andrews
2 Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
3 Universidade Federal do ABC (UFABC)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4 thales.korting@inpe.br
5 leila.fonseca@inpe.br
RevistaInternational Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
Volume41
Páginas883-889
Histórico (UTC)2016-08-25 17:12:05 :: simone -> administrator :: 2016
2016-08-26 19:42:25 :: administrator -> simone :: 2016
2016-12-22 16:44:18 :: simone -> administrator :: 2016
2017-01-09 13:59:30 :: administrator -> simone :: 2016
2017-01-16 15:07:35 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:41:04 :: administrator -> simone :: 2016
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-ChaveC4.5
Ceramic roof
Classification accuracy
Decision tree
GEOBIA
Geographical data mining
WorldView-2
ResumoAdvances in geotechnologies and in remote sensing have improved analysis of urban environments. The new sensors are increasingly suited to urban studies, due to the enhancement in spatial, spectral and radiometric resolutions. Urban environments present high heterogeneity, which cannot be tackled using pixel-based approaches on high resolution images. Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) has been consolidated as a methodology for urban land use and cover monitoring; however, classification of high resolution images is still troublesome. This study aims to assess the improvement on ceramic roof classification using WorldView-2 images due to the increase of 4 new bands besides the standard "Blue-Green-Red-Near Infrared" bands. Our methodology combines GEOBIA, C4.5 classification tree algorithm, Monte Carlo simulation and statistical tests for classification accuracy. Two samples groups were considered: 1) eight multispectral and panchromatic bands, and 2) four multispectral and panchromatic bands, representing previous high-resolution sensors. The C4.5 algorithm generates a decision tree that can be used for classification; smaller decision trees are closer to the semantic networks produced by experts on GEOBIA, while bigger trees, are not straightforward to implement manually, but are more accurate. The choice for a big or small tree relies on the user's skills to implement it. This study aims to determine for what kind of user the addition of the 4 new bands might be beneficial: 1) the common user (smaller trees) or 2) a more skilled user with coding and/or data mining abilities (bigger trees). In overall the classification was improved by the addition of the four new bands for both types of users.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Improvement evaluation on...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Improvement evaluation on...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 25/08/2016 14:11 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
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/3EU2H28
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.01.23.43 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Notas3rd International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences Congress, ISPRS 2016; Prague; Czech Republic; 12 -19 July 2016.
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark nextedition number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3KBATS8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/09.29.17.07   (acesso restrito)
Última Atualização2015:09.29.17.07.14 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/09.29.17.07.14
Última Atualização dos Metadados2021:02.13.04.11.21 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoKuxMene:2015:UrLaCo
TítuloUrban land cover of a coastal town in NE-Brazil using WorldView-2 satellite data, OBIA and data mining techniques
Ano2015
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho1073 KiB
2. Contextualização
Autor1 Kux, Hermann Johann Heinrich
2 Meneghetti, Graziela Thais
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHCD
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 hermann@ltid.inpe.br
2 grazielatm@gmail.com
Nome do EventoJoint Urban Remote Sensing Event, (JURSE).
Localização do EventoLausanne, Switzerland
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2015-09-29 17:07:14 :: simone -> administrator ::
2021-02-13 04:11:21 :: 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
ResumoIn order to get environmental information from the coastal area of Maranhão State, Geographical coordinates Latitude S 02°25′23″ Longitude W 44°06′12″, the objective of this paper is to map land cover at test-site town Raposa, using WorldView-2 satellite images, the OBIA paradigm (InterIMAGE software package) and data mining techniques. A thematic map of urban land cover from Raposa city (Maranhão State, Brazil) is presented.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Urban land cover...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Urban land cover...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 29/09/2015 14:07 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Arquivo Alvokux_urban.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
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/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
DivulgaçãoIEEEXplore
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory date descriptionlevel doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label language lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3K5JKMH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/08.25.13.28
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/08.25.13.28.26
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.55.38 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoCarvalhoKuxFlorSilv:2015:GeObIm
TítuloGeographic object-based image analysis (GEOBIA) and data mining for urban land use classification by blocks using WorldView-2 images
Ano2015
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
2. Contextualização
Autor1 Carvalho, Marcus
2 Kux, Hermann Johann Heinrich
3 Florenzano, Teresa Galotti
4 Silva, Gabriella
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHCD
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal Fluminense (UFF)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
Endereço de e-Mail do Autor1
2 hermann@ltid.inpe.br
3 teresa@ltid.inpe.br
Nome do EventoInternational Cartographic Conference, 27
Localização do EventoRio de Janeiro, RJ
Data23-28 Aug.
Histórico (UTC)2015-08-25 13:28:26 :: simone -> administrator ::
2018-06-04 02:55:38 :: 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-ChaveGeographic object-based image analysis
Data mining
Urban land use by blocks
ResumoThe objective of this study is to develop and evaluate a methodology for the analysis of WorldView-2 images based on Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) and Data Mining, to classify urban land use per block. The area under study is a section at the western part of São Paulo Metropolitan Region. Mapping land use per urban block is an important information source for managers and decision makers in urban areas. Among the land cover classes considered in this work, seven were used by the São Paulo Municipality in the official maps. Objects located within the blocks are helpful to characterize these areas. So, in order to analyze the context and the relationship among classes for the elaboration of land use mapping per block, a classification procedure was adopted previously done with good accuracy considering a lower hierarchical level (sub-objects) at the level of blocks (super-objects). The steps followed were: selection and sample collection at the blocks to train the classifier, choice of attributes to be analyzed by the data mining algorithm, generation and implementation of a decision tree using the DEFINIENS Developer software, for the classification of the WorldView-2 image. It is concluded that the use of the OBIA paradigm and Data Mining techniques were helpful for mapping urban land use. The Kappa index was 0.7050 and the global precision 0.7556.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Geographic object-based image...
Conteúdo da Pasta docnão têm arquivos
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 25/08/2015 10:28 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
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/3ER446E
Lista de Itens Citando
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label language lineage mark nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle size 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)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/3BTG99B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.18.17.39
Última Atualização2012:05.18.17.39.42 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18/2012/05.18.17.39.42
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.55.42 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00059-1
Chave de CitaçãoCarvalhoKuxFlor:2012:UrLaCo
TítuloUrban land cover classification with Worldview-2 images using Data mining and Object-based image analysis
FormatoOn-line.
Ano2012
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho1056 KiB
2. Contextualização
Autor1 Carvalho, Marcus
2 Kux, Hermann Johann Heinrich
3 Florenzano, Teresa Gallotti
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHCD
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ9T
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 undefined
3 undefined
Endereço de e-Mail do Autor1 carvalho@dsr.inpe.br
2 hermann@dsr.inpe.br
3 teresa@dsr.inpe.br
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
Páginas431-436
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2012-05-18 17:39:42 :: wanderf@dsr.inpe.br -> administrator ::
2012-05-30 13:46:31 :: 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 03:55:42 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveRemote sensing
Data mining
Geographic object-based image analysis
Urban land cover
High spatial resolution satellite images
ResumoThe products available from new satellite sensor systems with high spatial resolution present a considerable potential for applications in urban areas. These datasets open new perspectives for the automatic extraction of information for environmental planning and management. However in order to get efficiently the information required, innovative concepts are necessary at both working phases: segmentation and discrimination of objects within the image. The objective of this study is to develop a methodology using OBIA and Data mining techniques to map land cover with WorldView-2 images in a western district of São Paulo municipality (Brazil). The Data mining techniques used were decision trees at algorithm C4.5 from the free software package WEKA, known as J48. It allows the system user to configure different functionalities which intervene at the final Data mining result, such as MinNumObj: the minimum number of instances (objects) by sheet. Through this functionality it is possible to control the size and complexity of the tree generated. In this study the performance of image classification obtained from two decision trees was evaluated, considering different MinNumObj. The statistical assessment indicated a good precision for both maps, with Kappa Indices of 0.7876 (MinNumObj: 25) and 0.8383 (MinNumObj: 2).
ÁreaSRE
TipoUrban Applications
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Urban land cover...
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/3BTG99B
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/3BTG99B
Idiomaen
Arquivo Alvo117.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marciana
wanderf@dsr.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark tertiarytype url versiontype volume