Fechar
Metadados

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/397CJD8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2011/02.17.17.34   (acesso restrito)
Última Atualização2011:10.13.13.14.36 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2011/02.17.17.34.20
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.24.22 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1016/j.patrec.2010.02.008
ISSN0167-8655
Chave de CitaçãoLeiteFeFoCoPaSa:2011:HiMaMo
TítuloHidden Markov Models for crop recognition in remote sensing image sequences
Ano2011
MêsJan.
Data de Acesso29 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho687 KiB
2. Contextualização
Autor1 Leite, P. B. C
2 Feitosa, R. Q
3 Formaggio, Antônio Roberto
4 Costa, Gilson Alexandre Ostwald Pedro da
5 Pakzad, K.
6 Sanches, Ieda Del’Arco
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGJQ
Grupo1
2
3 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
4 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1
2
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
RevistaPattern Recognition Letters
Volume32
Número1
Páginas19-2
Histórico (UTC)2011-02-17 17:41:52 :: marciana :: 2010 -> 2011
2011-10-13 13:11:28 :: marciana -> administrator :: 2011
2011-10-13 13:11:30 :: administrator -> marciana :: 2011
2011-10-13 13:14:36 :: marciana -> administrator :: 2011
2018-06-05 04:24:22 :: administrator -> marciana :: 2011
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-ChaveCrop recognition
Hidden Markov Models
Remote sensing
ResumoThis work proposes a Hidden Markov Model (HMM) based technique to classify agricultural crops. The method uses HMM to relate the varying spectral response along the crop cycle with plant phenology, for different crop classes, and recognizes different agricultural crops by analyzing their spectral profiles over a sequence of images. The method assigns each image segment to the crop class whose corresponding HMM delivers the highest probability of emitting the observed sequence of spectral values. Experimental analysis was conducted upon a set of 12 co-registered and radiometrically corrected LANDSAT images of region in southeast Brazil, of approximately 124.100 ha, acquired between 2002 and 2004. Reference data was provided by visual classification, validated through extensive field work. The HMM-based method achieved 93% average class accuracy in the identification of the correct crop, being, respectively, 10% and 26% superior to multi-date and single-date alternative approaches applied to the same data set.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Hidden Markov Models...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 17/02/2011 15:34 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoleite.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft24
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress electronicmailaddress format isbn label lineage mark nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 


Fechar