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Metadados

Tipo da ReferênciaConference Proceedings
Identificador8JMKD3MGPDW34R/3UFDE4P
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16d/2019/11.27.13.29
Metadadossid.inpe.br/mtc-m16d/2019/11.27.13.29.22
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
ISSN2179-4847
Chave de CitaçãoSanchezPASSCBC:2019:LaCoCl
Autor1 Sanchez, Alber
2 Picoli, Michelle
3 Andrade, Pedro Ribeiro de
4 Simões, Rolf
5 Santos, Lorena
6 Chaves, Michel
7 Begotti, Rodrigo
8 Camara, Gilberto
Grupo1 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
5 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
6 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
7
8 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 alber.ipia@inpe.br
2 michelle.picoli@inpe.br
3 pedro.andrade@inpe.br
4 rolf.simoes@inpe.br
5 lorena.santos@inpe.br
6 michel.chaves@inpe.br
7 rodrigo.begotti@inpe.br
8 gilberto.camara@inpe.br
TítuloLand Cover Classifications of Clear-cut Deforestation Using Deep Learning
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Geoinformática (GEOINFO)
Ano2019
EditorLisboa Filho, Jugurta
Monteiro, Antonio Miguel Vieira
Título do LivroAnais do 20º Simpósio Brasileiro de Geoinformática
Data11 -13 nov. 2019
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Localização do EventoSão José dos Campos
Palavras-Chavegeoinformatica.
ResumoUsing Deep Learning Neural Networks, we made supervised classifications of a small region of the Brazilian Amazon in order to map clearcut deforestation. We organized Landsat 8 Surface Reflectance images into time series and we classify the images using the bands ad a Linear Mixture Model. We obtained similar accuracies using both data sets when compared to the data reported by the Brazilian Amazon Deforestation Monitoring Program (PRODES). These results suggest the possibilities of using automatic supervised techniques to extend the coverage of forest monitoring programs to those excluded areas by lack of human resources.
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Idiomapt
Tipo SecundárioPRE CN
Tipo Terciáriofull paper
FormatoOn-line.
AreaSER
Tamanho511 KiB
Número de Arquivos1
Arquivo Alvo48-56.pdf
Última Atualização2019:11.27.13.29.22 sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02 simone
Última Atualização dos Metadados2020:01.10.19.38.58 sid.inpe.br/bibdigital@80/2006/04.07.15.50 administrator
Estágio do Documentoconcluido
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Endereço de e-Maildaniela.seki@inpe.br
e-Mail (login)simone
Grupo de Usuáriosdaniela.seki@inpe.br
Visibilidadeshown
Transferível1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
Estágio do Documentonot transferred
Repositório de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Leituraallow from all
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F3T29H
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
Histórico2019-11-27 13:29:22 :: daniela.seki@inpe.br -> administrator ::
2020-01-09 14:17:05 :: administrator -> simone :: 2019
2020-01-09 15:00:41 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-10 19:38:58 :: administrator -> simone :: 2019
Campos Vaziosaccessionnumber archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition holdercode isbn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume
Data de Acesso19 jan. 2020
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