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1. Identity statement
Reference TypeConference Paper (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identifier8JMKD3MGP6W34M/3TUPLEP
Repositorysid.inpe.br/marte2/2019/09.04.18.44
Last Update2019:09.04.18.44.57 (UTC) administrator
Metadata Repositorysid.inpe.br/marte2/2019/09.04.18.44.57
Metadata Last Update2021:01.03.02.13.38 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00097-3
Citation KeySantosJúniorBittMoreSant:2019:ClÁrQu
TitleClassificação de áreas queimadas por machine learning usando dados de sensoriamento remoto
FormatInternet
Year2019
Access Date2024, Apr. 26
Secondary TypePRE CN
Number of Files1
Size481 KiB
2. Context
Author1 Santos Júnior, Cícero Alves dos
2 Bittencourt, Olga Oliveira
3 Morelli, Fabiano
4 Santos, Rafael
Group1 DIDSA-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Affiliation1 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)
Author e-Mail Address1 cicero.alves@inpe.br
2 olga.bittencourt@inpe.br
3 fabiano.morelli@inpe.br
4 rafael.santos@inpe.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Sanches, Ieda DelArco
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Conference NameSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19 (SBSR)
Conference LocationSantos
Date14-17 abril 2019
PublisherInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Publisher CitySão José dos Campos
Pages1784-1787
Book TitleAnais
Tertiary Typefull paper
OrganizationInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
History (UTC)2019-11-06 16:29:11 :: simone -> administrator :: 2019
2021-01-03 02:13:38 :: administrator -> simone :: 2019
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Keywordsáreas queimadas
classificação
machine learning
dados de sensoriamento remoto
burned areas
classification
machine learning
remote sensing data
AbstractApresentamos um estudo para melhorar a automação do processo de classificação de áreas queimadas usando dados de sensoriamento remoto. Mostramos os atributos mais relevantes para enriquecer a base de conhecimento e o resultado da aplicação deles em uma comparação de modelos de classificação de machine learning. Validamos nosso estudo com dados de queimadas do Cerrado feitos por especialistas. Os melhores resultados foram obtidos com os modelos Random Forest e Neural Networks e indicam a viabilidade de utilização da abordagem no processo de classificação de áreas queimadas. ABSTRACT: We present an study to improve automation on Woody savannah burned areas classification process in a continuous and periodical way through the use of machine learning classification models. We propose some relevant features to enrich a burns knowledge database in some classification models. The developed approach is validated over a study area in the Brazilian Cerrado against reference data derived from classifications done by experts. Best results were obtained by Random Forest and Neural Network models and indicate enhancement on the methods used so far.
AreaSRE
TypeClassificação e mineração de dados
Arrangement 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 19 > Classificação de áreas...
Arrangement 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 19 > Classificação de áreas...
Arrangement 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 19 > Classificação de áreas...
Arrangement 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Classificação de áreas...
Arrangement 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSA > Classificação de áreas...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Contentthere are no files
4. Conditions of access and use
data URLhttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3TUPLEP
zipped data URLhttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3TUPLEP
Languagept
Target File97280.pdf
User Groupsimone
Visibilityshown
Copyright Licenseurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Rightsholderoriginalauthor yes
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Mirror Repositoryurlib.net/www/2011/03.29.20.55
Next Higher Units8JMKD3MGP6W34M/3UCAT7H
8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/43SRC6S
Citing Item Listsid.inpe.br/marte2/2019/11.08.12.52 5
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
sid.inpe.br/bibdigital/2021/01.03.02.10 1
Host Collectiondpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notes
Empty Fieldsarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume
7. Description control
e-Mail (login)simone
update 


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