| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) | |||
| Site | mtc-m21b.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34P/3N7GL82 | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21b/2017/01.16.15.18 | |||
| Última Atualização | 2017:01.16.15.18.02 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21b/2017/01.16.15.18.02 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.04.02.41.51 (UTC) administrator | |||
| ISSN | 0560-4613 1808-0936 | |||
| Chave de Citação | NamikawaKortCast:2016:AuMeBa | |||
| Título | Water body extraction from rapideye images: an automated methodology based on HUE component of color transformation from RGB to HSV model  | |||
| Ano | 2016 | |||
| Data de Acesso | 26 abr. 2024 | |||
| Tipo de Trabalho | journal article | |||
| Tipo Secundário | PRE PN | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 2619 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Namikawa, Laércio Massaru 2 Korting, Thales Sehn 3 Castejon, Emiliano Ferreira | |||
| Identificador de Curriculo | 1 8JMKD3MGP5W/3C9JHL5 | |||
| Grupo | 1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR 2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR 3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 laercio@dpi.inpe.br 2 thales.korting@inpe.br 3 emiliano.castejon@inpe.br | |||
| Revista | Revista Brasileira de Cartografia | |||
| Volume | 68 | |||
| Número | 6 | |||
| Páginas | 1097-1111 | |||
| Nota Secundária | A2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_GEOCIÊNCIAS B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_III B4_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B5_ENGENHARIAS_IV B5_ENGENHARIAS_II B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_BIODIVERSIDADE C_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA | |||
| Histórico (UTC) | 2017-01-16 15:18:02 :: simone -> administrator :: 2017-01-16 15:18:03 :: administrator -> simone :: 2016 2017-01-16 15:18:12 :: simone -> administrator :: 2016 2018-06-04 02:41:51 :: administrator -> simone :: 2016 | |||
| 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 | RapidEye Water Body Detection RGB-HSV Color Transformation RapidEye Detecção de Corpos d’Água Transformação de Cores RGB para HSV | |||
| Resumo | Water management and fl ood studies are some fi elds in which a map with all water bodies in a region is useful, especially in scenarios of environmental changes due to anthropogenic factors. Various detection methods of water body surfaces in remotely sensed images are available, from simple methods having a lower accuracy to more sophisticated ones. The objective of this paper is to present a simple, yet accurate method to detect water bodies in RapidEye images. The motivation is the availability of country wide coverage of these images, which makes feasible the generation of a map of all water bodies detectable at that spatial resolution. Our solution is the use the color transformation from Red- Green-Blue to Hue-Saturation-Value and the minimum radiance from all RapidEye bands to classify water bodies in seven classes of water. The water classes are ranked based on the confi dence of the classifi ed pixels being water, which accommodates for the diff erences in illumination and scattering that are present in such a large coverage, composed by more than 15000 scenes. In addition, users of the generated water bodies map can reclassify based on their needs. The methodology was developed on two RapidEye scenes, covering the Jacareí and Foz do Iguaçu municipalities, in Brazil. Results indicate that the classifi cation is better than the traditional ones, with the advantage of providing seven classes with confi dence levels. RESUMO: um mapa contendo todos os corpos dágua de uma região, especialmente em cenários de mudanças ambientais abruptas, devido a fatores antropogênicos. Existem vários métodos de detecção de superfícies de corpos dágua utilizando imagens de sensoriamento remoto, desde os mais simples contendo baixa acurácia até os mais sofi sticados. O objetivo deste trabalho é apresentar um método que combine uma taxa de acerto adequada a uma metodologia simples, para ser aplicado em imagens do satélite RapidEye. A motivação para a gerar este método foi a disponibilidade de uma cobertura completa do Brasil com imagens RapidEye. Esta base de imagens permite a descoberta de corpos dágua detectáveis através da resolução espacial do RapidEye. Para isso, deve-se aplicar a transformação de cores RGB (siglas em inglês valores de mínima radiância das 5 bandas do RapidEye para classifi car os corpos dágua em um ranqueamento de sete classes de pertencimento ao alvo de interesse (Água). Esta solução é adaptável aos diferentes tipos de iluminação e espalhamento presentes em uma grande cobertura de imagens, como neste caso da cobertura do Brasil com mais de 15000 cenas RapidEye. Além disso, potenciais usuários do produto gerado por esta proposta podem reclassifi car o mapa conforme a necessidade, removendo classes de menor pertencimento, por exemplo. A metodologia foi desenvolvida a partir da análise de duas cenas RapidEye. Uma delas cobre o município de Jacareí, São Paulo, e a outra cobre Foz do Iguaçu, no Paraná. Os resultados obtidos indicam que a classifi cação é superior aos métodos tradicionais, com a vantagem de apresentar as sete classes de pertencimento. | |||
| Área | SRE | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Water body extraction... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3N7GL82 | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3N7GL82 | |||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | namikawa2016water.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 | ||||
| Repositório Espelho | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22 | |||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1 sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22 1 | |||
| Divulgação | PORTALCAPES | |||
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn label lineage mark month nextedition notes orcid 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 | |||
| atualizar | ||||