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Registros recuperados : 34 | |
14. | | MONTIBELLER, B.; SANCHES, I. D.; LUIZ, A. J. B.; GONÇALVES, F.; AGUIAR, D. A. de. Spectral-temporal profile analysis of maize, soybean and sugarcane based on OLI/Landsat-8 data. Brazilian Journal of Agriculture, Piracicaba, v. 94, n. 3, p. 242-258, 2019. Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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15. | | PARREIRAS, T. C.; BOLFE, E. L.; SANO, E. E.; VICTORIA, D. de C.; SANCHES, I. D.; VICENTE, L. E. Exploring the Harmonized Landsat Sentinel (HLS) datacube to map an agricultural landscape in the Brazilian savanna. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 43, B3, p. 967-973, 2022. Edition of proceedings of the 2022 edition of the XXIVth ISPRS Congress, Nice, France. Na publicação: E. S. Sano. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Cerrados; Embrapa Meio Ambiente. |
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18. | | EBERHARDT, I. D. R.; LUIZ, A. J. B.; FORMAGGIO, A. R.; SANCHES, I. D.; SCHULTZ, B.; TRABAQUINI, K. Detecção de áreas agrícolas em tempo quase real (DATQuaR). In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 17., 2015, João Pessoa. Anais... São José dos Campos: INPE, 2015. p. 5650-5657. Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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19. | | SCHULTZ, B.; FORMAGGIO, A. R.; EBERHARDT, I. D. R.; SANCHES, I. D.; OLIVEIRA, J. C. de; LUIZ, A. J. B. Classificação orientada a objetos em imagens multitemporais ladsat aplicada na identificação de cana-de-açúcar e soja. Revista Brasileira de Cartografia, v. 68, n. 1, p. 131-143, 2016. Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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20. | | LUIZ, A. J. B.; MAIA, A. de H. N.; SANCHES, I. D. A.; GÜRTLER, S.; SOUZA FILHO, C. R. de. Busca de relações quando o número de variáveis é muito maior que o de observações: o caso de dados hiperespectrais. In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 60.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 16., 2015, Presidente Prudente. A estatística e os novos desafios: tratamento e modelagem da informação: anais... Presidente Prudente: Sociedade Internacional de Biometria, 2015. 10 p. Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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Registros recuperados : 34 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
Data corrente: |
26/01/2016 |
Data da última atualização: |
19/01/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SCHULTZ, B.; LUIZ, A. J. B.; SANCHES, I. D. A.; FORMAGGIO, A. R. |
Afiliação: |
BRUNO SCHULTZ, INPE; ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA; IEDA DEL'ARCO SANCHES, INPE; ANTONIO ROBERTO FORMAGGIO, INPE. |
Título: |
Qualidade da classificação automática de imagens de sensoriamento remoto em trabalhos apresentados nas edições anteriores do SBSR. |
Ano de publicação: |
2015 |
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 17., 2015, João Pessoa. Anais... São José dos Campos: INPE, 2015. p. 2357-2364. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Abstract: A study has been carried out considering 18 years of papers published in the Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (Brazilian Remote Sensing Symposium) related to the subject of satellite image classification. The aim of the study was to assess the degree of progress made in thematic mapping through developments in classification algorithms, different approaches (per-pixel or object-based) and methods (unsupervised and supervised). The result of 238 reported classification experiments were quantitatively analyzed through Kappa Index (KI) results. Several parameters were used to relate the experiments, as type of approach, method, number of samples and classes, used sensor system, etc. Overall, the results showed that no significant improvement was found in KI results after 18 years SBSR. The mean and KI values was found to be 0.71 and standard deviation of 0.14. Relations between KI results and number of class, type of approach and method could not be found. Thirty one percent of the experiments analyzed did not present sufficient methodological information, thus, they were excluded from the analysis. |
Palavras-Chave: |
Automatic classification; Classificação automática; Meta-análise; SBSR. |
Thesagro: |
Sensoriamento remoto. |
Thesaurus NAL: |
Meta-analysis; Remote sensing. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/137813/1/2015AA002.pdf
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Marc: |
LEADER 01964nam a2200229 a 4500 001 2035208 005 2023-01-19 008 2015 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSCHULTZ, B. 245 $aQualidade da classificação automática de imagens de sensoriamento remoto em trabalhos apresentados nas edições anteriores do SBSR.$h[electronic resource] 260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 17., 2015, João Pessoa. Anais... São José dos Campos: INPE, 2015. p. 2357-2364.$c2364 520 $aAbstract: A study has been carried out considering 18 years of papers published in the Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (Brazilian Remote Sensing Symposium) related to the subject of satellite image classification. The aim of the study was to assess the degree of progress made in thematic mapping through developments in classification algorithms, different approaches (per-pixel or object-based) and methods (unsupervised and supervised). The result of 238 reported classification experiments were quantitatively analyzed through Kappa Index (KI) results. Several parameters were used to relate the experiments, as type of approach, method, number of samples and classes, used sensor system, etc. Overall, the results showed that no significant improvement was found in KI results after 18 years SBSR. The mean and KI values was found to be 0.71 and standard deviation of 0.14. Relations between KI results and number of class, type of approach and method could not be found. Thirty one percent of the experiments analyzed did not present sufficient methodological information, thus, they were excluded from the analysis. 650 $aMeta-analysis 650 $aRemote sensing 650 $aSensoriamento remoto 653 $aAutomatic classification 653 $aClassificação automática 653 $aMeta-análise 653 $aSBSR 700 1 $aLUIZ, A. J. B. 700 1 $aSANCHES, I. D. A. 700 1 $aFORMAGGIO, A. R.
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Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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