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Data e hora local de busca: 25/04/2024 06:41.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3MTN3JN
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2016/12.05.19.23.08
Última Atualização2016:12.07.15.29.18 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2016/12.05.19.23.09
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.26.19 (UTC) administrator
DOI10.1145/3006386.3006393
ISBN9781450345811
Rótulolattes: 6187040703676041 6 CamaraAsRiFeLlVi:2016:BiEaOb
Chave de CitaçãoCâmaraAsRiFeLlVi:2016:BiEaOb
TítuloBig earth observation data analytics
FormatoDVD
Ano2016
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho371 KiB
2. Contextualização
Autor1 Câmara, Gilberto
2 Assis, Luiz Fernando Ferreira Gomes
3 Ribeiro, Gilberto
4 Ferreira, Karine Reis
5 Llapa, Eduardo
6 Vinhas, Lúbia
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
5
6 8JMKD3MGP5W/3C9JHM4
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
5 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
6 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)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 gilberto.camara@inpe.br
2 luizffga@dpi.inpe.br
3
4 karine.ferreira@inpe.br
5 eduardo.llapa@inpe.br
6 lubia.vinhas@inpe.br
Nome do EventoACM SIGSPATIAL International Workshop, 5
Localização do EventoBurlingame, CA, USA
Data31 oct - 03 nov.
Páginas1
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2016-12-07 15:29:18 :: lattes -> administrator :: 2016
2016-12-13 00:36:14 :: administrator -> lattes :: 2016
2016-12-22 16:38:41 :: lattes -> administrator :: 2016
2018-06-04 23:26:19 :: 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-ChaveEarth Observation
Array Databases
Big Data Analytics
ResumoEarth observation satellites produce petabytes of geospatial data. To manage large data sets, researchers need stable and efficient solutions that support their analytical tasks. Since the technology for big data handling is evolving rapidly, researchers find it hard to keep up with the new developments. To lower this burden, we argue that researchers should not have to convert their algorithms to specialised environments. Imposing a new API to researchers is counterproductive and slows down progress on big data analytics. This paper assesses the cost of research-friendliness, in a case where the researcher has developed an algorithm in the R language and wants to use the same code for big data analytics. We take an algorithm for remote sensing time series analysis on compare it use on map/reduce and on array database architectures. While the performance of the algorithm for big data sets is similar, organising image data for processing in Hadoop is more complicated and time-consuming than handling images in SciDB. Therefore, the combination of the array database SciDB and the R language offers an adequate support for researchers working on big Earth observation data analytics.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Big earth observation...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Big earth observation...
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/3MTN3JN
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3MTN3JN
Idiomaen
Arquivo Alvocamara_big.pdf
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
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/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.44 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor issn lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url usergroup volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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/4AQ9225
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2024/02.23.14.02   (acesso restrito)
Última Atualização2024:02.23.14.02.37 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2024/02.23.14.02.37
Última Atualização dos Metadados2024:04.17.08.12.12 (UTC) administrator
DOI10.1080/17538947.2024.2313099
ISSN1753-8947
Chave de CitaçãoGomesQueFerPebBar:2024:ToBiEa
TítuloBrazil Data Cube Workflow Engine: a tool for big Earth observation data processing
Ano2024
MêsDec.
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho2287 KiB
2. Contextualização
Autor1 Gomes, Vitor Conrado F.
2 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
3 Ferreira, Karine Reis
4 Pebesma, Edzer
5 Barbosa, Cláudio Clemente Faria
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JGSB
Grupo1
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
4
5 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Westfalische Wilhelms University
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 vconrado@gmail.com
2 gilberto.queiroz@inpe.br
3 karine.ferreira@inpe.br
4
5 claudio.barbosa@inpe.br
RevistaInternational Journal of Digital Earth
Volume17
Número1
Páginase2313099
Nota SecundáriaA2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA B3_GEOCIÊNCIAS
Histórico (UTC)2024-02-23 14:03:15 :: simone -> administrator :: 2024
2024-04-17 08:12:12 :: administrator -> simone :: 2024
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-ChaveBig data
Earth observation data
spatial data infrastructure
openEO
workflow orchestration
ResumoEarth Observation (EO) satellites have produced vast image collections that are freely accessible to society. However, handling these images often surpasses the capabilities of traditional hardware and software for EO data storage and processing, posing challenges for traditional Spatial Data Infrastructure (SDI). To overcome these challenges, innovative cloud computing and distributed systems have been developed, such as matrix databases, MapReduce systems, and web services. These technologies are now integrated into leading-edge platforms, forming a new generation of SDI for big EO data. These platforms have different characteristics in terms of governance, technologies, data access, infrastructure abstractions, data processing, and flexibility to extend their functionality. Our work contributes to the area of SDI for big EO data by proposing a server-side data-processing tool called Brazil Data Cube Workflow Engine (BDC-WE), based on workflow orchestration approach. BDC-WE provides a high-level interface using the openEO API for big EO data accessing and processing, allowing SDI maintainers to easily describe sequences of processes and integrate new algorithms. The architecture proposed in this study was implemented and the prototype was evaluated in two case studies described in this paper.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > LabISA > Brazil Data Cube...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Brazil Data Cube...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 23/02/2024 11:02 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoBrazil Data Cube Workflow Engine  a tool for big Earth observation data processing.pdf
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/2021/06.04.03.40.25
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/439EAFB
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.22 1
sid.inpe.br/bibdigital/2020/09.18.00.06 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.08 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark nextedition notes 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 ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/48QKERL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2023/03.30.19.42
Última Atualização2023:06.15.12.41.01 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2023/03.30.19.42.36
Última Atualização dos Metadados2023:06.29.18.22.54 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18683-TDI/3307
Chave de CitaçãoGomes:2023:ToBiEa
TítuloBrazil Data Cube Workflow Engine: a tool for big earth observation data processing
Título AlternativoBrazil Data Cube Workflow Engine: uma ferramenta para processamento de grandes volumes de dados de observação da Terra
CursoCAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2023
Data2023-03-29
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas95
Número de Arquivos2
Tamanho15790 KiB
2. Contextualização
AutorGomes, Vitor Conrado Faria
BancaKorting, Thales Sehn (presidente)
Gomes, Karine Reis Ferreira (orientadora)
Queiroz, Gilberto Ribeiro de (orientador)
Barbosa, Cláudio Clemente Faria
Campelo, Cláudio Elízio Calazans
Cogo, Vinícius Vielmo
Endereço de e-Mailvconrado@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2023-03-30 19:43:39 :: vconrado@gmail.com -> administrator ::
2023-03-31 18:08:33 :: administrator -> pubtc@inpe.br ::
2023-03-31 18:09:05 :: pubtc@inpe.br -> vconrado@gmail.com ::
2023-05-02 10:53:36 :: vconrado@gmail.com -> pubtc@inpe.br ::
2023-06-21 18:25:30 :: pubtc@inpe.br -> simone ::
2023-06-21 18:25:50 :: simone :: -> 2023
2023-06-21 18:26:05 :: simone -> administrator :: 2023
2023-06-29 18:22:54 :: administrator -> :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavebig data
directed acyclic graphs
open data cube
OpenEO
dagster
grafos acíclicos dirigidos
open data cube
OpenEO
grandes volumes de dados
dagster
ResumoEarth Observation (EO) satellites have produced large amounts of geospatial data that are freely available to society and researchers. Handling these data often exceeds the capabilities of the hardware and software traditionally used for storing and processing EO data. This scenario presents challenges for traditional Spatial Data Infrastructure (SDI) to properly store, process, disseminate, and analyze big data sets. To meet these demands, new technologies based on cloud computing and distributed systems, such as matrix database systems, MapReduce systems, and web services, have been proposed and developed. These technologies are now being integrated into leading-edge platforms to support a new generation of SDI for big EO data. These platforms have different characteristics in terms of governance, technologies used, data access, infrastructure abstractions, data processing, and flexibility to extend their functionality. In general, we observed that the greater the degree of abstraction given to the scientist, the greater the difficulty in providing flexibility in data-processing approaches. This thesis contributes to the area of spatial data infrastructure through the evaluation and analysis of available EO data processing and analysis platforms as well as a server-side EO data processing architecture that provides an abstraction of access and processing of EO data for users and the possibility of including algorithms and access and processing techniques by SDI maintainers. The main idea was to build a framework based on workflow orchestration tools integrated with a high-level API for user interaction. This tool allows the configuration of processes and the extension of previously defined data models. Furthermore, the interface between the processing services and the user is executed through the OpenEO API, which establishes a standard for accessing, manipulating and processing EO data. The architecture proposed in this thesis was implemented and applied in two case studies. RESUMO: Satélites de observação da Terra (Earth Observation - EO) têm produzido grandes quantidades de dados geoespaciais que estão disponíveis gratuitamente para a sociedade e pesquisadores. Frequentemente, a manipulação desses dados excedem as capacidades de hardware e software tradicionalmente usados para o armazenamento e processamento de dados de EO. Este cenário traz desafios para as infraestruturas tradicionais de dados espaciais (SDI) para armazenar, processar, disseminar e analisar adequadamente esses conjuntos de big data. Para atender a essas demandas, novas tecnologias foram propostas e desenvolvidas, baseadas em computação em nuvem e sistemas distribuídos, como sistemas de banco de dados matriciais, sistemas MapReduce e serviços web, para acessar e processar esses volumes de dados. Atualmente, essas tecnologias vêm sendo integradas em plataformas de ponta para suportar uma nova geração de SDI para grandes volumes de dados de EO. Essas plataformas apresentam diferentes características em relação à governança, tecnologias utilizadas, acesso aos dados, abstrações de infraestrutura, dados e processamento e quanto à flexibilidade de extensão de suas funcionalidades. De maneira geral, observamos que quanto maior o grau de abstração entregue ao cientista, maior a dificuldade em fornecer flexibilidade nas abordagens de processamento de dados. Essa tese contribui para a área de infraestrutura de dados espaciais por meio da avaliação e análise de plataformas de processamento e análise de dados de EO disponíveis e pela proposição de uma arquitetura de processamento de dados de EO no lado do servidor que fornece, aos usuários, abstração de acesso e processamento de dados. Essa arquitetura é estruturada na forma de um framework baseado em ferramentas de orquestração de workflows, integrado com uma API de alto nível para a interação com os usuários. Essa ferramenta permite a configuração de processamentos e a extensão dos modelos de dados previamente definidos. Além disso, a interface entre os serviços de processamento e o usuário é feita por meio da OpenEO API, a qual estabelece um padrão para o acesso, manipulação e processamento de dados de EO. A arquitetura proposta nesta tese foi implementa e aplicada em dois estudos de caso.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Brazil Data Cube...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Brazil Data Cube...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
originais/@4primeirasPaginas.pdf 15/06/2023 08:53 174.3 KiB 
originais/Defesa.pdf 03/05/2023 16:43 124.4 KiB 
originais/Tese_BDCWE_v2.pdf 03/05/2023 15:58 15.3 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
autorizacao.pdf 15/06/2023 09:41 638.4 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/48QKERL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/48QKERL
Idiomaen
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriospubtc@inpe.br
simone
vconrado@gmail.com
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
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/3F2PHGS
8JMKD3MGPCW/46KUES5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22 2
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 schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3N2U9JL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.19.12.39
Última Atualização2017:02.24.15.46.09 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/12.19.12.39.57
Última Atualização dos Metadados2023:03.01.23.37.44 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoVinhasQueiFerrCâma:2016:WeSeBi
TítuloWeb services for big Earth observation data
Ano2016
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho10188 KiB
2. Contextualização
Autor1 Vinhas, Lúbia
2 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
3 Ferreira, Karine Reis
4 Câmara, Gilberto
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHM4
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3
4 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 lubia.vinhas@inpe.br
2 gilberto.queiroz@inpe.br
3 karine.ferreira@inpe.br
4 gilberto.camara@inpe.br
Nome do EventoBrazilian Symposium on GeoInformatics, 17 (GEOINFO)
Localização do EventoCampos do Jordão, SP
Data27-30 nov. 2016
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2016-12-19 12:40:04 :: simone -> administrator :: 2016
2016-12-19 12:56:24 :: administrator -> simone :: 2016
2016-12-22 16:58:11 :: simone -> administrator :: 2016
2017-02-20 15:56:31 :: administrator -> simone :: 2016
2017-02-24 15:46:09 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:41:40 :: administrator -> simone :: 2016
2020-05-20 13:48:00 :: simone -> administrator :: 2016
2023-03-01 23:37:44 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo de Versãopublisher
ResumoThe aim of geospatial web services is to enable users to share and process geospatial data on the Web, no matter what platform or protocol is used. In this paper, we investigate what are the design decisions needed to implement web services for big Earth observation (EO) data. The focus of the work is discussing what is unique about big EO data and why current standards are unsuitable for big EO data analytics. Instead, simpler APIs can be more effective for accessing big EO data than generic services such as WMS and WCS, specially for data analytics. We support this viewpoint by describing the WTSS Web Time Series Service that offers time series of remote sensing data using a simple API and is suited for big data analytics.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Web services for...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > XVII GEOINFO > Web services for...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > XVII GEOINFO > Web services for...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > Coleção GEOINFO > Web services for...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 19/12/2016 10:39 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3N2U9JL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3N2U9JL
Arquivo Alvo166-177vinhas-2.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/3EQCCU5
8JMKD3MGPDW34P/42T2PKB
8JMKD3MGPDW34P/48F29JE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.22 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.44 2
sid.inpe.br/mtc-m16c/2020/07.22.00.33 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination 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 readpermission 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 Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/42S9RE8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/07.17.11.34   (acesso restrito)
Última Atualização2020:07.17.11.34.11 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/07.17.11.34.11
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.15 (UTC) administrator
DOI10.5311/JOSIS.2020.20.645
ISSN1948-660X
Chave de CitaçãoCâmara:2020:SeBiEa
TítuloOn the semantics of big Earth observation data for land classification
Ano2020
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho925 KiB
2. Contextualização
AutorCâmara, Gilberto
Identificador de Curriculo8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
GrupoDIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
AfiliaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autorgilberto.camara@inpe.br
RevistaJournal of Spatial Information Science
Volume20
Páginas21-34
Histórico (UTC)2020-07-17 11:34:25 :: simone -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:35:15 :: administrator -> simone :: 2020
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-Chavebig data
Earth observation
geospatial semantics
LUCC
land-use change
ResumoThis paper discusses the challenges of using big Earth observation data for land classification. The approach taken is to consider pure data-driven methods to be insufficient to represent continuous change. I argue for sound theories when working with big data. After revising existing classification schemes such as FAO's Land Cover Classification System (LCCS), I conclude that LCCS and similar proposals cannot capture the complexity of landscape dynamics. I then investigate concepts that are being used for analyzing satellite image time series; I show these concepts to be instances of events. Therefore, for continuous monitoring of land change, event recognition needs to replace object identification as the prevailing paradigm. The paper concludes by showing how event semantics can improve data-driven methods to fulfil the potential of big data.
ÁreaSRE
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agreement.html 17/07/2020 08:34 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvocamara_semantics.pdf
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
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/42H2N7E
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.21.12.02
Última Atualização2020:05.21.12.02.01 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.21.12.02.01
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.09 (UTC) administrator
DOI10.3390/RS12081253
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoGomesQueiFerr:2020:OvPlBi
TítuloAn overview of platforms for big earth observation data management and analysis
Ano2020
MêsApr.
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1451 KiB
2. Contextualização
Autor1 Gomes, Vitor C. F.
2 Queiroz, Gilberto Ribeiro
3 Ferreira, Karine Reis
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
ORCID1 0000-0003-3239-2160
2 0000-0001-7534-0219
3 0000-0003-2656-5504
Grupo1
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 vitor@ieav.cta.br
2 gilberto.queiroz@inpe.br
3 karine.ferreira@inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume12
Número8
Páginase1253
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2020-05-21 12:02:01 :: simone -> administrator ::
2020-05-21 12:02:02 :: administrator -> simone :: 2020
2020-05-21 12:02:28 :: simone -> administrator :: 2020
2020-05-22 14:10:19 :: administrator -> simone :: 2020
2020-06-23 22:46:24 :: simone -> administrator :: 2020
2020-07-08 17:10:56 :: administrator -> simone :: 2020
2020-12-14 14:30:27 :: simone -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:35:09 :: administrator -> simone :: 2020
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-Chavebig Earth observation data
Google Earth Engine
Sentinel Hub
Open Data Cube
SEPAL
JEODPP
pipsCloud
Resumo: In recent years, Earth observation (EO) satellites have generated big amounts of geospatial data that are freely available for society and researchers. This scenario brings challenges for traditional spatial data infrastructures (SDI) to properly store, process, disseminate and analyze these big data sets. To meet these demands, novel technologies have been proposed and developed, based on cloud computing and distributed systems, such as array database systems, MapReduce systems and web services to access and process big Earth observation data. Currently, these technologies have been integrated into cutting edge platforms in order to support a new generation of SDI for big Earth observation data. This paper presents an overview of seven platforms for big Earth observation data management and analysisGoogle Earth Engine (GEE), Sentinel Hub, Open Data Cube (ODC), System for Earth Observation Data Access, Processing and Analysis for Land Monitoring (SEPAL), openEO, JEODPP, and pipsCloud. We also provide a comparison of these platforms according to criteria that represent capabilities of the EO community interest.
ÁreaSRE
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agreement.html 21/05/2020 09:02 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/42H2N7E
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/42H2N7E
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-12-01253.pdf
Grupo de Usuáriossimone
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simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.08 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork 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/3Q8KS7B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/12.21.16.09
Última Atualização2017:12.22.14.48.48 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/12.21.16.09.28
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.28.07 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoCâmaraVinhQueiFerr:2017:EsArBi
TítuloThe e-sensing architecture for big Earth observation data analysis
Ano2017
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho720 KiB
2. Contextualização
Autor1 Câmara, Gilberto
2 Vinhas, Lubia
3 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
4 Ferreira, Karine Reis
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHM4
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
Grupo1 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2 lubia.vinhas@inpe.br
3 gilberto.queiroz@inpe.br
4 karine.ferreira@inpe.br
Nome do EventoConference on Big Data from Space (BiDS 2017)
Localização do EventoToulouse, France
Data28-30 nov.
Histórico (UTC)2017-12-22 14:48:48 :: simone -> administrator :: 2017
2018-06-04 02:28:07 :: 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 Versãopublisher
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > The e-sensing architecture...
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agreement.html 21/12/2017 14:09 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3Q8KS7B
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3Q8KS7B
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.22 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.44 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 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)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/4524AB2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.01.19.39
Última Atualização2021:07.01.19.39.49 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.01.19.39.49
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.22.27.25 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs13132428
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoSimõesCQSASCF:2021:SaImTi
TítuloSatellite Image Time Series Analysis for Big Earth Observation Data
Ano2021
MêsJune
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho5013 KiB
2. Contextualização
Autor1 Simões, Rolf Ezequiel de Oliveira
2 Camara, Gilberto
3 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
4 Souza, Felipe
5 Andrade, Pedro Ribeiro de
6 Santos, Lorena Alves dos
7 Carvalho, Alexandre
8 Ferreira, Karine Reis
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
4
5
6
7
8 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
Grupo1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
5 DIIAV-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
6 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
7
8 DIOTG-CGCT-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)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Instituto de Pesquisas Economicas e Aplicadas (IPEA)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 rolf.simoes@inpe.br
2 gilberto.camara@inpe.br
3 gilberto.queiroz@inpe.br
4 felipe.souza@inpe.br
5 pedro.andrade@inpe.br
6 lorena.santos@inpe.br
7 alexandre.ywata@ipea.gov.br
8 karine.ferreira@inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume13
Número13
Páginase2428
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2021-07-01 19:39:49 :: simone -> administrator ::
2021-07-01 19:39:50 :: administrator -> simone :: 2021
2021-07-01 19:40:36 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-03 22:27:25 :: 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-Chavebig Earth observation data
data cubes
satellite image time series
machine learning and deep learning for remote sensing
R package
ResumoThe development of analytical software for big Earth observation data faces several challenges. Designers need to balance between conflicting factors. Solutions that are efficient for specific hardware architectures can not be used in other environments. Packages that work on generic hardware and open standards will not have the same performance as dedicated solutions. Software that assumes that its users are computer programmers are flexible but may be difficult to learn for a wide audience. This paper describes sits, an open-source R package for satellite image time series analysis using machine learning. To allow experts to use satellite imagery to the fullest extent, sits adopts a time-first, space-later approach. It supports the complete cycle of data analysis for land classification. Its API provides a simple but powerful set of functions. The software works in different cloud computing environments. Satellite image time series are input to machine learning classifiers, and the results are post-processed using spatial smoothing. Since machine learning methods need accurate training data, sits includes methods for quality assessment of training samples. The software also provides methods for validation and accuracy measurement. The package thus comprises a production environment for big EO data analysis. We show that this approach produces high accuracy for land use and land cover maps through a case study in the Cerrado biome, one of the worlds fast moving agricultural frontiers for the year 2018.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Satellite Image Time...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Satellite Image Time...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 01/07/2021 16:39 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/4524AB2
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/4524AB2
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-13-02428.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.22 2
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 mirrorrepository 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 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3MPBFM2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/11.08.19.12
Última Atualização2016:12.19.15.41.42 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/11.08.19.12.51
Última Atualização dos Metadados2021:03.06.19.31.12 (UTC) administrator
Rótuloself-archiving-INPE-MCTI-GOV-BR
Chave de CitaçãoCâmaraMacMauVinSàn:2016:UsDyGe
TítuloUsing dynamic geospatial ontologies to support information extraction from big Earth observation data set
Ano2016
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho283 KiB
2. Contextualização
Autor1 Câmara, Gilberto
2 Maciel, Adeline Marinho
3 Maus, Victor Wagner
4 Vinhas, Lúbia
5 Sànchez, Alber
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHM4
Grupo1 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
3
4 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
5 CST-CST-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Maillubia.vinhas@inpe.br
Nome do EventoInternational Conference on Geographic Information Science - GIScience
Localização do EventoMontreal, Canada
Data27-30 de setembro
Páginas4
Histórico (UTC)2016-11-08 19:14:31 :: lubia.vinhas@inpe.br -> administrator :: 2016
2016-11-11 08:02:33 :: administrator -> simone :: 2016
2016-12-22 16:56:36 :: simone -> administrator :: 2016
2021-03-06 19:31:12 :: 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 Versãofinaldraft
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Using dynamic geospatial...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Using dynamic geospatial...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CST > Using dynamic geospatial...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 08/11/2016 17:12 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3MPBFM2
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3MPBFM2
Idiomaen
Arquivo Alvocamara_using.pdf
Grupo de Usuárioslubia.vinhas@inpe.br
simone
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/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
8JMKD3MGPCW/449U4PL
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 4
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.18 1
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 edition editor electronicmailaddress format isbn issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey 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)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3PSMFPP
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2017/10.27.16.22.42
Última Atualização2017:10.27.16.22.42 (UTC) banon
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2017/10.27.16.22.43
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.12.17 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00088-1
Rótulo59372
Chave de CitaçãoCunhaRuGaPeBrPe:2017:AnPrAu
TítuloAnálise e Processamento Automático de Grandes Volumes de Dados Ambientais (Big Earth Observation Data Sets)
FormatoInternet
Ano2017
Data de Acesso25 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1105 KiB
2. Contextualização
Autor1 Cunha, John Elton de Brito Leite
2 Rufino, Iana Alexandra Alves
3 Galvão, Carlos de Oliveira
4 Perreira, Thiago Emmanuel
5 Brasileiro, Francisco Vilar
6 Perreira, Esdras Vidal
Endereço de e-Mail do Autor1 john.e.cunha@gmail.com
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Maildaniela.seki@inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR)
Localização do EventoSantos
Data28-31 maio 2017
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas7459-7466
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2017-10-27 16:22:43 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:12:17 :: administrator -> banon :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
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Transferível1
ResumoHydrology and water resources demand monitoring land use and cover, related to the impacts of climate and human action. However, very often data for such monitoring and sequent analysis are from spatial scales that cannot be fully collected by field survey. Remote sensing techniques and data are suitable to those needs, since include land use/land cover changes detection in different scales (from local to continental landscapes). This paper presents an intercontinental initiative: the EUBrazil Cloud Connect project, developed by European and Brazilian partners. The main goal is to provide a cloud computing infrastructure to use tools for multi-temporal analysis and trend analysis of huge remote sensing databases to understand the main current drivers of land use changes. SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) algorithm has been processed for a long time series (more than 30 years of satellite images) covering the whole Brazilian semi-arid area. Web services for visualization, analysis and deployment for decision makers and researchers are used.
ÁreaSRE
TipoAnálise de séries temporais de imagens de satélite
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Idiomapt
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3PMFNUS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2017/09.25.14.55 6
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
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