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1.Imagem marcado/desmarcadoMARTINS, V.; KALEITA, A. L.; GELDER, B. K.; SILVEIRA, H. L. F. da; ABE, C. A. Exploring Object-Based CNN Architecture for Land Cover Classification of HighResolution Remote Sensing Data. In: AGU FALL MEETING, 2019, San Francisco. Anais... San Francisco: AGU, 2019.

Biblioteca(s): Embrapa Territorial.

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2.Imagem marcado/desmarcadoMARTINS, V. S.; KALEITA, A. L.; GELDER, B. K.; SILVEIRA, H. L. F. da; ABE, C. A. Exploring multiscale object-based convolutional neural network (multi-OCNN) for remote sensing image classification at high spatial resolution. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 168, p. 56-73, oct. 2020.

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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  17/08/2012
Data da última atualização:  08/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 1
Autoria:  CRUZ, S. A. B.; MONTEIRO, A. M. V.; SANTOS, R.
Afiliação:  SERGIO APARECIDO BRAGA DA CRUZ, CNPTIA; ANTONIO M. V. MONTEIRO, Inpe; RAFAEL SANTOS, Inpe.
Título:  Automated geospatial Web Services composition based on geodata quality requirements.
Ano de publicação:  2012
Fonte/Imprenta:  Computers & Geosciences, New York, v. 47, p. 60-74, Oct. 2012.
DOI:  10.1016/j.cageo.2011.11.020
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Service-Oriented Architecture and Web Services technologies improve the performance of activities involved in geospatial analysis with a distributed computing architecture. However, the design of the geospatial analysis process on this platform, by combining component Web Services, presents some open issues. The automated construction of these compositions represents an important research topic. Some approaches to solving this problem are based on AI planning methods coupled with semantic service descriptions. This work presents a new approach using AI planning methods to improve the robustness of the produced geospatial Web Services composition. For this purpose, we use semantic descriptions of geospatial data quality requirements in a rule-based form. These rules allow the semantic annotation of geospatial data and, coupled with the conditional planning method, this approach represents more precisely the situations of nonconformities with geodata quality that may occur during the execution of the Web Service composition. The service compositions produced by this method are more robust, thus improving process reliability when working with a composition of chained geospatial Web Services.
Palavras-Chave:  Dados geoespaciais; Geoprocessamento.
Thesagro:  Tecnologia da Informação.
Thesaurus NAL:  Geospatial science and technology; Information technology; Spatial data.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA16781 - 1UPCAP - DD
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