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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/43FN9EH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/10.26.17.22   (acesso restrito)
Última Atualização2020:10.26.17.22.02 simone
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/10.26.17.22.02
Última Atualização dos Metadados2020:10.28.00.04.03 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1007/978-3-030-58814-4_18
ISBN978-303058813-7
ISSN03029743
Chave de CitaçãoMuralikrishnaVieiSantAlme:2020:ToSoIr
TítuloTotal solar irradiance forecasting with keras recurrent neural networks
Ano2020
Data01-04 July
Data de Acesso28 nov. 2020
Número de Arquivos1
Tamanho2678 KiB
Área de contextualização
Autor1 Muralikrishna, Amita
2 Vieira, Luis Eduardo Antunes
3 Santos, Rafael Duarte Coelho dos
4 Almeida, Adriano Pereira
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ4N
ORCID1 0000-0001-9669-0576
2 0000-0002-9376-475X
3 0000-0002-8313-6688
4 0000-0001-9605-9805
Grupo1 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDGE-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 LABAC-COCTE-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 amita@ifsp.edu.br
2 luis.vieira@inpe.br
3 cicero.junior@inpe.br
4 adriano.almeida@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
Histórico2020-10-26 17:22:02 :: simone -> administrator ::
2020-10-28 00:04:03 :: administrator -> simone :: 2020
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
Páginas255-269
Palavras-ChaveRemote sensing · Burned forest classification keyword · Forest fire survey and monitoring.
ResumoMonitoring the large number of active fires and their consequences in such an extensive area such as the Brazilian territory is an important task. Machine Learning techniques are a promising approach to contribute to this area, but the challenge is the building of rich example datasets, whose previous examples are unavailable in many areas. Our aim in this article is to move towards the development of an approach to detect burned areas in regions for which there is no previously validated samples. We deal with that by presenting some experiments to classify burned areas through Machine Learning techniques that combine remote sensing data from nearby areas and it can distinguish between burned and non burned polygons with good results.
AreaCOMP
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 26/10/2020 15:22 1.0 KiB 
Área de condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoamita_total.pdf
e-Mail (login)simone
Grupo de Usuáriossimone
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
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3EU29DP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
Área de notas
NotasLecture Notes in Computer Science, v.12253
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Área de controle da descrição
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