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Data e hora local de busca: 26/04/2024 09:34.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3GDPM88
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/06.03.16.40   (acesso restrito)
Última Atualização2014:06.24.11.41.36 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/06.03.16.40.25
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.27 (UTC) administrator
ISSN2241-1224
Rótulolattes: 8609036872819243 1 KortingFonsCost:2014:ToBeUs
Chave de CitaçãoKörtingFonsCost:2014:ToBeUs
TítuloTowards better user interfaces for sample selection in image classification
Ano2014
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho383 KiB
2. Contextualização
Autor1 Körting, Thales Sehn
2 Fonseca, Leila Maria Garcia
3 Costa, Wanderson Santos
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 thales@dpi.inpe.br
2 leila.fonseca@inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaSouth-Eastern European Journal of Earth Observation and Geomatics
Volume3
Número2S
Páginas115-118
Histórico (UTC)2014-06-03 22:23:17 :: lattes -> administrator :: 2014
2018-06-04 23:39:27 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavesample selection
Image Processing
GEOBIA
knn
Image classification
Remote Sensing
ResumoTraditional image classification algorithms are mainly divided into two main paradigms, namely unsupervised and supervised. In the first, algorithms aim at estimating automatically the classes' distribution in the feature space. The second case depends on the domain expert knowledge, who identifies in the image representative samples used to estimate the classification model. Recent advances in Human‐computer interaction (HCI) allowed the construction of more intuitive Graphical User Interfaces (GUIs) that help the users to obtain the results. In the field of remote sensing image classification, GUIs still need advances. Therefore, this work aims at proposing new ways to define better interfaces for selecting samples for image classification. The idea is to identify changes in the common strategies for sample selection to create a user‐driven sample selection, focused on different views of each sample, and also helping domain experts to identify similarity between segments in the image. Preliminary results were tested in the software Geographic Data Mining Analyst (GeoDMA) that has been developed in the Image Processing Division at INPE.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Towards better user...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Towards better user...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvokorting2014towards.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lattes
marcelo.pazos@inpe.br
self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.15
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
URL (dados não confiáveis)http://bit.ly/tkorting
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi format isbn lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7B4Q
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.11.48.40
Última Atualização2015:01.16.11.57.48 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.11.48.41
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.34 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs6087580
ISSN2072-4292
Rótulolattes: 8609036872819243 1 KörtingFonsCastNami:2014:ImSaSe
Chave de CitaçãoKörtingFonsCastNami:2014:ImSaSe
TítuloImprovements in Sample Selection Methods for Image Classification
Ano2014
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1715 KiB
2. Contextualização
Autor1 Körting, Thales Sehn
2 Fonseca, Leila Maria Garcia
3 Castejon, Emiliano Ferreira
4 Namikawa, Laercio Massaru
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHL5
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 OBT-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume6
Número8
Páginas7580-7591
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B4_GEOCIÊNCIAS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2014-12-01 11:48:41 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:39:34 :: administrator -> marciana :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveimage classification
sample selection
remote sensing
Graphical User Interface (GUI)
ResumoTraditional image classification algorithms are mainly divided into unsupervised and supervised paradigms. In the first paradigm, algorithms are designed to automatically estimate the classes distributions in the feature space. The second paradigm depends on the knowledge of a domain expert to identify representative examples from the image to be used for estimating the classification model. Recent improvements in human-computer interaction (HCI) enable the construction of more intuitive graphic user interfaces (GUIs) to help users obtain desired results. In remote sensing image classification, GUIs still need advancements. In this work, we describe our efforts to develop an improved GUI for selecting the representative samples needed to estimate the classification model. The idea is to identify changes in the common strategies for sample selection to create a user-driven sample selection, which focuses on different views of each sample, and to help domain experts identify explicit classification rules, which is a well-established technique in geographic object-based image analysis (GEOBIA). We also propose the use of the well-known nearest neighbor algorithm to identify similar samples and accelerate the classification.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Improvements in Sample...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Improvements in Sample...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3HG7B4Q
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3HG7B4Q
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-06-07580thales.pdf
Grupo de Usuárioslattes
marcelo.pazos@inpe.br
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3EU2H28
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel electronicmailaddress format isbn lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorQABCDSTQQW/46B5A2S
Repositóriourlib.net/www/2022/02.08.11.28
Última Atualização2022:03.16.13.59.18 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosurlib.net/www/2022/02.08.11.28.40
Última Atualização dos Metadados2022:08.06.21.39.58 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18531-TDI/3176
Chave de CitaçãoCorrêa:2022:ReSaSe
TítuloReference sample selection for supervised classification of a lower resolution image aided by a higher resolution image
Título AlternativoSeleção de amostras de referência para classificação supervisionada de uma imagem de menor resolução auxiliada por uma imagem de maior resolução
CursoSER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2022
Data2021-12-16
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas199
Número de Arquivos1
Tamanho24013 KiB
2. Contextualização
AutorCorrêa, Sabrina Paes Leme Passos
BancaKörting, Thales Sehn (presidente)
Dutra, Luciano Vieira (orientador)
Lichti, Derek D’Arcy (orientador)
Felgueiras, Carlos Alberto
Soares, Marinalva Dias
Maretto, Raian Varga
Endereço de e-Mailpaeslemesa@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2022-02-08 11:28:49 :: sabrina.correa@inpe.br -> pubtc@inpe.br ::
2022-03-16 14:02:30 :: pubtc@inpe.br -> simone ::
2022-03-16 14:05:27 :: simone :: -> 2022
2022-03-16 14:05:28 :: simone -> administrator :: 2022
2022-08-06 21:39:58 :: administrator -> :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveremote sensing
supervised image classification
reference data selection
reference data quality
spatial data quality
sensoriamento remoto
classificação supervisionada de imagens
seleção de dados de referência
qualidade de dados de referência
controle de qualidade cartográfica
ResumoOne crucial step in Remote Sensing analyses is the collection of reference samples, used either to train supervised classifiers or to assess the accuracy of results. Up to date, it is common for reference samples to be treated as the truth, mainly due to the lack of feasible ways to assess their quality. However, the increased availability of very high spatial resolution imagery may create new opportunities for such a task. This thesis aimed to study the effect of the quality of reference data in supervised image classification. For this, a methodology was proposed to define and assess the quality of reference data, using a higher-resolution image as an auxiliary data. A controlled situation was used, with the high-resolution image, first sampled (by average) to a much lower-resolution image (LR) and then using LR to be the working classification. In this way it was guaranteed that there were no geometric errors. Besides, reference pixel quality was defined in terms of the relative proportion of the land cover class inside the area of the LR pixel. The same set of classes were used to classify the high-resolution image and histograms of classes inside the LR pixel were evaluated. The class of the LR pixel is then assigned to the mode of this class histogram, provided that the mode is greater than 50% of total potential count inside the LR pixel. Then, sets of reference data, composed by those that met this minimum relative proportion criteria (i.e, 50%), were divided into training and test data using six different quality combinations (Setups) to be analysed. This study observed that the quality of reference data is a relevant factor for remote sensing analysis and for their respective spatial data quality; also, that the quality of test samples tends to be more influential to qualitative measures (thematic accuracy and kappa index) than the of the classifier itself. Finally, for this specific scenario, completeness analyses for classification accuracy, producer and user accuracy (related to omission and commission errors, respectively) played a more important role to represent the quality of an image than a thematic accuracy analyses. RESUMO: Um ponto trivial em análises em Sensoriamento Remoto é a coleção de amostras de referência usadas tanto para treinar classificadores supervisionados, quanto para avaliar a qualidade dos resultados da classificação. Até o momento, é comum tratar amostras de referência como verdade, principalmente devido a falta de formas práticas para avaliar essa qualidade. No entanto, o aumento da disponibilidade de imagens de altíssima resolução espacial pode criar novas oportunidades para esta tarefa. A partir disto, este documento teve como objetivo estudar o efeito da qualidade em dados de referência para classificação supervisionada de imagens. Para isso, uma metodologia foi proposta para definir a qualidade de dados de referência utilizando uma imagem de resolução mais alta como dado auxiliar. Uma situação controlada foi utilizada, onde a imagem de mais alta resolução foi reamostrada (por média) para uma imagem de mais baixa resolução (LR) de forma que LR foi usada como imagem a ser trabalhada nas análises. Desta forma, foi garantido que não houvesse erros geométricos de registro. Além disso, a qualidade de pixels de referência foi definida em termos de proporção relativa da classe de cobertura de terra dentro da área de um pixel LR. O mesmo grupo de classes de cobertura foi utilizado para classificar a imagem de mais alta resolução para se avaliar os histogramas das classes dentro de um pixel LR. Daí, as classes dentro de um pixel LR foram assinaladas para a moda do histograma daquela classe considerando que a moda tem frequência maior que 50% do total de pixels dentro de um pixel LR. Então, os conjuntos de dados de referência compostos por dados que tenham atingido o critério de mínima proporção relativa (i.e, 50%) foram divididos entre dados de treino e teste utilizando seis combinações de qualidade de dados de referência (Setups) para ser depois analisados. A partir disto, este estudo observou que a qualidade de dados de referência é um fator relevante em análises de sensoriamento remoto e para seu controle de dados cartográficos; ainda, que a qualidade de dados de teste tende a ser mais influente para medidas de acurácia temática (acurácia global e índice kappa) que o tipo de classificador utilizado. Por fim, para este cenário específico, elementos de completude, acurácia de produtor e do usuário (relacionadas aos erros de omissão e comissão, respectivamente) se mostraram peças mais importantes para representar a qualidade de uma imagem do que análises temática.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Reference sample selection...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Reference sample selection...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
originais/@4primeirasPaginas.pdf 08/03/2022 16:23 411.7 KiB 
originais/Defesa.pdf 11/02/2022 10:05 123.8 KiB 
originais/Dissertation_Sabrina_corr5_organized.pdf 08/02/2022 09:01 23.2 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
autorizacao.pdf 09/03/2022 09:30 154.0 KiB 
Declaracao membro banca.pdf 09/03/2022 09:30 314.3 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/QABCDSTQQW/46B5A2S
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/QABCDSTQQW/46B5A2S
Idiomaen
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriospubtc@inpe.br
sabrina.correa@inpe.br
simone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2021/06.04.03.40.25
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3AFLCFH
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2011/09.22.18.53.48
Última Atualização2012:01.30.11.15.51 (UTC) secretaria.cpa@dir.inpe.br
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2011/09.22.18.53.49
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.01.28 (UTC) administrator
DOI10.1109/IGARSS.2011.6049822
ISBN2153-6996
978-1-4577-1003-2
Rótulolattes: 2681016875171472 1 PessoaStepFons:2011:FeSeAn
Chave de CitaçãoPessoaStepFons:2011:FeSeIm
TítuloFeature Selection and Image Classification Using Rough Sets Theory
FormatoDVD
Ano2011
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho927 KiB
2. Contextualização
Autor1 Pessoa, Alex Sandro Aguiar
2 Stephany, Stephan
3 Fonseca, Leila Maria Garcia
Grupo1
2 LAC-CTE-INPE-MCT-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 asapessoa@gmail.com
2 stephan@lac.inpe.br
Endereço de e-Mailasapessoa@gmail.com
Nome do EventoGeoscience and Remote Sensing Symposium, (IGARSS).
Localização do EventoVancouver
Data24-29 July
Volume1
Páginas2904-2907
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2011-09-23 14:11:19 :: lattes -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2011
2012-01-30 11:15:51 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2011
2018-06-05 00:01:28 :: administrator -> marciana :: 2011
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãofinaldraft
Palavras-ChaveDecision support systems
digital image processing
feature selection
rough sets theory
ResumoCurrent generation of satellite imaging sensors include multispectral or even hyperspectral devices. The resulting multiple images that are acquired require new processing and analysis techniques. Image classification processing demands can be very high requiring feature/attribute selection in order to employ a minimum number of bands while keeping good classification accuracy. This work shows the use of the Rough Sets theory for multi-band image classification. This theory has a good and simple mathematical formalism and does not requires further informations such as the pertinence degree or the probability distribution in the classification process. The case study was performed with a 7-band Landsat 5 image showing the suitability of the feature selection approach and its potential to be employed in multi or hyperspectral image classification.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Feature Selection and...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Feature Selection and...
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/J8LNKAN8RW/3AFLCFH
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/3AFLCFH
Idiomaen
Arquivo AlvoENIA_Sessao_Poster_Artigo_11_Parreira.pdf
Grupo de Usuárioslattes
secretaria.cpa@dir.inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 6
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination edition editor issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url
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/3N36JMP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.20.17.50
Última Atualização2021:02.12.13.33.25 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.20.17.50.17
Última Atualização dos Metadados2023:08.16.17.49.25 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoMarettoKörCasFonSan:2016:SpAtSe
TítuloSpectral attributes selection based on data mining for remote sensing image classification
Ano2016
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho1004 KiB
2. Contextualização
Autor1 Maretto, Raian
2 Körting, Thales Sehn
3 Castejon, Emiliano Ferreira
4 Fonseca, Leila Maria Garcia
5 Santos, Rafael Duarte Coelho dos
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD
5 8JMKD3MGP5W/3C9JJ4N
Grupo1
2
3
4
5 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2 thales.korting@inpe.br
3 emiliano.castejon@inpe.br
4 leila.fonseca@inpe.br
5 rafael.santos@inpe.br
Nome do EventoWorkshop de Computação Aplicada, 16 (WORCAP)
Localização do EventoSão José dos Campos, SP
Data25-26 out.
Histórico (UTC)2016-12-20 17:50:29 :: simone -> administrator :: 2016
2016-12-21 02:22:02 :: administrator -> simone :: 2016
2016-12-22 16:44:58 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:41:43 :: administrator -> simone :: 2016
2021-02-12 13:33:26 :: simone -> administrator :: 2016
2023-08-16 17:49:25 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoRemote sensing images are a rich source of information for studying large-scale geographic areas. The increased accessibility of the new generation high-spatial resolution multispectral sensors has improved the level of complexity required in the analysis techniques. In particular, many traditional per-pixel analysis may not be suitable to high-spatial resolution imagery, due to its high-frequency components and the horizontal layover caused by off-nadir look angles [Im et al. 2008]. Aiming to overcome this problem, in the last decades, several approaches and platforms have been developed with algorithms that consider contextual information and pixel region properties [Körting et al. 2013; Syed et al. 2005; Walter 2004]. Current software can extract several statistical, spatial, color, texture or topological attributes. However, most of them often do not help to distinguish between the classes of interest, due to its high correlation. Thus, the attributes selection phase often relies on ad hoc decisions about what of them can better describe the classes. The huge number of attributes available makes a detailed exploratory time-consuming and dependent on expertise [Körting et al. 2013]. Many works have proved that data mining techniques can be useful to this purpose [Dash and Liu 1997; Kohavi and Kohavi 1997; Laliberte et al. 2012]. In this context, the main objective of this work is to analyze the correlation of the spectral attributes between a set of classes of interest, in order to verify what of them best distinguish these classes. A case study is presented over a small region of the city of São José dos Campos, using a WorldView-2 image. It is important to emphasize that although this study is in a preliminary stage, the results are promising and reached improvements in the accuracy of the classification, even as a good reduction in the computational time.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Spectral attributes selection...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > XVI WORCAP > Spectral attributes selection...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > XVI WORCAP > Spectral attributes selection...
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agreement.html 20/12/2016 15:50 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3N36JMP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3N36JMP
Idiomaen
Arquivo Alvomaretto_spectral.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPDW34P/49L898E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2023/08.16.17.44 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.58.32 1
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 keywords label lineage mark nextedition notes 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 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
Identificador8JMKD3MGPDW34P/3KP362E
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16c/2015/12.10.17.53
Última Atualização2015:12.10.17.53.23 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m16c/2015/12.10.17.53.23
Última Atualização dos Metadados2023:01.30.13.10.08 (UTC) administrator
ISSN2179-4820
Chave de CitaçãoMarettoKorCasFonSan:2015:SpAtSe
TítuloSpectral attributes selection based on data mining for remote sensing image classification
FormatoCD-ROM, On-line.
Ano2015
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1947 KiB
2. Contextualização
Autor1 Maretto, Raian V.
2 Korting, Thales S.
3 Castejon, Emiliano F.
4 Fonseca, Leila M. G.
5 Santos, Rafael
Afiliação1 Fundação de Ciências, Aplicações e Tecnologias Espaciais (FUNCATE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
EditorFileto, Renato
Korting, Thales Sehn
Endereço de e-Maillubia@dpi.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Geoinformática, 16 (GEOINFO)
Localização do EventoCampos do Jordão
Data27 nov. a 02 dez. 2015
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas155-161
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioShort papers
Histórico (UTC)2015-12-10 17:53:24 :: lubia@dpi.inpe.br -> administrator ::
2020-05-19 14:25:10 :: administrator -> simone :: 2015
2020-05-20 14:15:24 :: simone -> administrator :: 2015
2023-01-30 13:10:08 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoRemote sensing images are a rich source of information for studying large-scale geographic areas. The new satellite generations have producing huge amounts of data. Data mining techniques have been emerged last years as powerful tools to help in the analysis of these data. In the area of remote sensing image analysis, software like GeoDMA, eCognition, InterIMAGE, and others are available for end users. These software provides tools to extract several attributes of the images. These attributes are then used in image classification and analysis. When dealing with high resolution multispectral satellites, we have a large quantity of attributes. In many cases, the attributes are highly correlated, and consequently may not help to separate the classes of interest. Thus, this work shows the results of an approach to analyze the correlation of the attributes between several classes of interest, selecting those that will better distinguish them. In this way, it is possible to reduce the amount of data to be used during classification and analysis, consequently reducing the computational time for classification.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > XVI GEOINFO > Spectral attributes selection...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > XVI GEOINFO > Spectral attributes selection...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > Coleção GEOINFO > Spectral attributes selection...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34P/3KP362E
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34P/3KP362E
Idiomaen
Arquivo Alvoproceedings2015_p16.pdf
Grupo de Usuárioslubia@dpi.inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/banon-pc2@80/2006/07.04.20.21
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPDW34P/42T288P
8JMKD3MGPDW34P/48F29JE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2020/07.21.21.26 2
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition electronicmailaddress group isbn keywords label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark 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/37NC6P5
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18@80/2010/06.22.17.56
Última Atualização2010:06.22.17.56.00 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18@80/2010/06.22.17.56.01
Última Atualização dos Metadados2023:08.16.14.42.57 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoSoaresDutrVija:2009:MoTrSa
TítuloTSML: Modeling Training Samples for Exchange among Image Classification Systems
FormatoOn-line.
Ano2009
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho303 KiB
2. Contextualização
Autor1 Soares, Marinalva Dias
2 Dutra, Luciano Vieira
3 Vijaykumar, Nandamudi L.
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA
Grupo1 SPG-INPE-MCT-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
3 LAC-CTE-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
EditorVelho, Haroldo Fraga de Campos
Soterroni, Aline Cristina
Vasconcellos, Eduardo Charles
Carneiro, Eduílson Lívio Neves da Costa
Pantaleão, Eliana
Goltz, Gustavo Augusto Mascarenhas
Anochi, Juliana Aparecida
Dantas, Murilo da Silva
Rosa, Reinaldo Roberto
Junior, Rodolfo Ranck
Endereço de e-Mailcapsecretaria@gmail.com
Nome do EventoWorkshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 9 (WORCAP).
Localização do EventoSão José dos Campos
Data21 e 22 out. 2009
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2010-06-22 17:56:01 :: capsecretaria@gmail.com -> administrator ::
2023-08-16 14:42:57 :: administrator -> capsecretaria@gmail.com :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavex
ResumoThe variety of formats of Earth Science data has led to the data/application interoperability problem. The extraction of information from Earth observation data is, more commonly, made using classification techniques. Often users and researchers perform comparisons of classification results using different systems in search for better results. For this, it is necessary to use the same dataset, i.e, the same training samples and image. In doing so, they have difficulties in the interchange or reuse of training samples due to differences in their formats and structure, which leads them to repeat the task of extraction of samples in each system. This paper presents a novel contribution by proposing a standard model of storage of training samples, based on XML, to enable its interchange among different systems.
ÁreaCOMP
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Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > TSML: Modeling Training...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > IX WORCAP > TSML: Modeling Training...
Arranjo 4IX WORCAP > TSML: Modeling Training...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/37NC6P5
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/37NC6P5
Idiomapt
Arquivo Alvo101915.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
capsecretaria@gmail.com
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2005/09.28.12.40
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPDW34P/49L7M92
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2023/08.16.14.42 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.50 1
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 electronicmailaddress isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)capsecretaria@gmail.com
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