Fechar
Metadados

Área de identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGPDW34R/3UFECJL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16d/2019/11.27.18.39
Última Atualização2019:11.27.18.39.59 simone
Metadadossid.inpe.br/mtc-m16d/2019/11.27.18.39.59
Última Atualização dos Metadados2020:07.24.18.56.32 administrator
ISSN2179-4847
Chave de CitaçãoAdeuFerrAndrSant:2019:EvGrSe
TítuloEvaluating growing self-organizing maps for satellite image time series clustering
FormatoOn-line.
Ano2019
Data11 -13 nov. 2019
Data de Acesso20 jan. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho590 KiB
Área de contextualização
Autor1 Adeu, Rodrigo S. S.
2 Ferreira, Karine Reis
3 Andrade, Pedro Ribeiro de
4 Santos, Lorena
Grupo1
2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Embraer
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 rodrigo.sales@embraer.com.br
2 karine.ferreira@inpe.br
3 pedro.andrade@inpe.br
4 lorena.santos@inpe.br
EditorLisboa Filho, Jugurta
Monteiro, Antonio Miguel Vieira
Endereço de e-Maildaniela.seki@inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Geoinformática, 20 (GEOINFO)
Localização do EventoSão José dos Campos
Título do LivroAnais do 20º Simpósio Brasileiro de Geoinformática
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Tipo SecundárioPRE CN
Tipo Terciárioshort paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico2019-11-27 18:39:59 :: daniela.seki@inpe.br -> administrator ::
2020-01-09 13:31:41 :: administrator -> simone :: 2019
2020-01-09 13:32:55 :: simone -> administrator :: 2019
2020-05-19 15:00:30 :: administrator -> simone :: 2019
2020-05-19 18:13:25 :: simone -> administrator :: 2019
2020-07-24 18:56:32 :: administrator -> simone :: 2019
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavegeoinformatica.
ResumoIn recent years, analysis of time series extracted from Earth observation satellite images has been widely used to produce land use and cover information. In time series analysis, clustering is a common technique performed to discover patterns on data sets. Self-Organizing Maps (SOM) neural network is a suitable method for such task. However, a critical limitation of SOM is that its map structure size must be predetermined. This limitation has been addressed by Growing SOM method. This paper presents an ongoing work on evaluating Growing SOM for Earth observation satellite image time series clustering.
AreaSER
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
Área de condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/rep/8JMKD3MGPDW34R/3UFECJL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34R/3UFECJL
Idiomapt
Arquivo Alvo243-248.pdf
Grupo de Usuáriosdaniela.seki@inpe.br
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
Área de fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F3T29H
8JMKD3MGPDW34P/42T2R5B
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
Área de notas
Campos Vaziosaccessionnumber 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 secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume
Área de controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

Fechar