1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
Site | mtc-m16d.sid.inpe.br |
Identificador | 8JMKD3MGPDW34R/3UFE9MS |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m16d/2019/11.27.18.04 |
Última Atualização | 2019:11.27.18.04.55 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m16d/2019/11.27.18.04.55 |
Última Atualização dos Metadados | 2023:01.30.13.08.48 (UTC) administrator |
ISSN | 2179-4847 |
Chave de Citação | UeharaCoQuKöDuRe:2019:ClAlCo |
Título | Classification algorithms comparison for landslide scars |
Formato | On-line. |
Ano | 2019 |
Data de Acesso | 28 mar. 2024 |
Tipo Secundário | PRE CN |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 480 KiB |
|
2. Contextualização | |
Autor | 1 Uehara, Tatiana Dias Tardelli 2 Correa, Sabrina Paes Leme Passos 3 Quevedo, Renata Pacheco 4 Körting, Thales Sehn 5 Dutra, Luciano Vieira 6 Rennó, Camilo Daleles |
Grupo | 1 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 5 CGOBT-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 6 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR |
Afiliação | 1 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 Autor | 1 tatiana.uehara@inpe.br 2 sabrina.correa@inpe.br 3 renata.quevedo@inpe.br 4 thales.korting@inpe.br 5 luciano.dutra@inpe.br 6 camilo.renno@inpe.br |
Editor | Lisboa Filho, Jugurta Monteiro, Antonio Miguel Vieira |
Endereço de e-Mail | daniela.seki@inpe.br |
Nome do Evento | Simpósio Brasileiro de Geoinformática, 20 (GEOINFO) |
Localização do Evento | São José dos Campos |
Data | 11 -13 nov. 2019 |
Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Cidade da Editora | São José dos Campos |
Título do Livro | Anais do 20º Simpósio Brasileiro de Geoinformática |
Tipo Terciário | full paper |
Organização | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Histórico (UTC) | 2019-11-27 18:04:55 :: daniela.seki@inpe.br -> administrator :: 2020-01-09 13:45:27 :: administrator -> simone :: 2019 2020-01-09 13:52:37 :: simone -> administrator :: 2019 2020-05-19 15:00:30 :: administrator -> simone :: 2019 2020-05-19 18:37:41 :: simone -> administrator :: 2019 2023-01-30 13:08:48 :: administrator -> simone :: 2019 |
|
3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Palavras-Chave | geoinformatica |
Resumo | Landslide inventory is an essential tool to support disaster risk mitigation. Using remote sensing images, it is usually obtained through pattern recognition. In this study, three classification methods are compared to detect landslides: Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Net (ANN) and Maximum Likelihood (ML). We used Sentinel-2A imagery, extracted and selected features for two areas in the Rolante River Catchment. The classification products showed that SVM classifier presented the best overall accuracy (OA) for Area 1 resulting in 87.143%; while for Area 2 ML showed the best OA equals to 86.831%. |
Área | SER |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Classification algorithms comparison... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Classification algorithms comparison... |
Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > XX GEOINFO > Classification algorithms comparison... |
Arranjo 4 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > XX GEOINFO > Classification algorithms comparison... |
Arranjo 5 | urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > Coleção GEOINFO > Classification algorithms comparison... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
|
4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/3UFE9MS |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34R/3UFE9MS |
Idioma | pt |
Arquivo Alvo | 158-169.pdf |
Grupo de Usuários | daniela.seki@inpe.br |
Visibilidade | shown |
Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.19 |
Detentor dos Direitos | originalauthor yes |
Permissão de Leitura | allow from all |
Permissão de Atualização | não transferida |
|
5. Fontes relacionadas | |
Repositório Espelho | urlib.net/www/2011/03.29.20.55 |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 8JMKD3MGPCW/3EU2H28 8JMKD3MGPDW34P/42T2R5B 8JMKD3MGPDW34P/48F29JE |
Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02 |
|
6. Notas | |
Campos Vazios | 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 schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume |
|
7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | simone |
atualizar | |
|