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Metadados

Área de identificação
Tipo da ReferênciaConference Proceedings
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/43FN8CL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/10.26.17.09   (acesso restrito)
Última Atualização2020:10.26.17.09.53 simone
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/10.26.17.09.53
Última Atualização dos Metadados2020:10.26.17.10.46 simone
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1007/978-3-030-58814-4_19
ISBN978-303058813-7
ISSN03029743
Chave de CitaçãoAdeuFerrAndrSant:2020:AsSaIm
TítuloAssessing satellite image time series clustering using growing SOM
Ano2020
Data01-04 July
Data de Acesso28 nov. 2020
Número de Arquivos1
Tamanho4381 KiB
Área de contextualização
Autor1 Adeu, Rodrigo de Sales da Silva
2 Ferreira, Karine Reis
3 Andrade, Pedro Ribeiro de
4 Santos, Lorena Alves dos
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
Grupo1 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 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)
Endereço de e-Mail do Autor1 rodrigo.adeu@inpe.br
2 karine.ferreira@inpe.br
3 pedro.andrade@inpe.br
4 lorena.santos@inpe.br
EditorGervasi, O.
Murgante, B.
Misra, S.
Garau, C.
Blecic, I.
Taniar, D.
Apduhan, B. O.
Rocha, A. M. A. C.
Tarantino, E.
Torre, C. M.
Karaca, Y.
Nome do EventoInternational Conference on Computational Science and Its Applications,20
Localização do EventoCagliari, Italy
Título do LivroProceedings
Editora (Publisher)Springer
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Documentoconcluido
Estágio do Documentonot transferred
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo SecundárioPRE CI
Tipo de Versãopublisher
Páginas270-282
Palavras-ChaveGrowing Self-Organized Map · Land use and cover · Machine learning.
ResumoMapping Earth land use and cover changes is crucial to understand agricultural dynamics. Recently, 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. In this work, we evaluate the Growing Self-Organizing Maps algorithm for clustering satellite image time series and compare it with Self-Organizing Maps algorithm. This paper presents a case study using satellite image time series associated to samples of land use and cover classes, highlighting the advantage of providing a neutral factor (called spread factor) as a parameter for GSOM, instead of the SOM grid size.
AreaCOMP
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 26/10/2020 15:09 1.0 KiB 
Área de condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoadeu_assessing.pdf
e-Mail (login)simone
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Área de fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
Área de notas
NotasLecture Notes in Computer Science, v.12253
Campos Vaziosaccessionnumber archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition format label lineage mark nextedition nexthigherunit numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress rightsholder secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
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