| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | marte2.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGP6W34M/3PSLQN4 |
| Repositório | sid.inpe.br/marte2/2017/10.27.12.43.14 |
| Última Atualização | 2017:10.27.12.43.14 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/marte2/2017/10.27.12.43.15 |
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.06.03.05.42 (UTC) administrator |
| ISBN | 978-85-17-00088-1 |
| Rótulo | 59263 |
| Chave de Citação | NevesKortGiroFons:2017:MiDaSe |
| Título | Mineração de dados de sensoriamento remoto para detecção e classificação de áreas de pastagem na Amazônia Legal  |
| Formato | Internet |
| Ano | 2017 |
| Data de Acesso | 07 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 793 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Neves, Alana Kasahara 2 Korting, Thales Sehn 3 Girolamo Neto, Cesare Di 4 Fonseca, Leila Maria Garcia |
| Identificador de Curriculo | 1 2 3 4 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD |
| Grupo | 1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 3 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 4 CGOBT-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR |
| Afiliação | 1 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 Autor | 1 alana.neves@inpe.br |
| Editor | Gherardi, Douglas Francisco Marcolino Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de |
| Endereço de e-Mail | daniela.seki@inpe.br |
| Nome do Evento | Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR) |
| Localização do Evento | Santos |
| Data | 28-31 maio 2017 |
| Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Cidade da Editora | São José dos Campos |
| Páginas | 2508-2515 |
| Título do Livro | Anais |
| Organização | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Histórico (UTC) | 2017-10-27 12:43:15 :: banon -> administrator :: 2017-11-05 11:20:07 :: administrator -> banon :: 2017 2017-12-14 18:18:20 :: banon -> administrator :: 2017 2018-06-06 03:05:42 :: administrator -> simone :: 2017 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Resumo | Most of deforested areas in the Brazilian Amazon are occupied by pasture lands. The main cause of pasture degradation in this region is related to the condition of vegetation cover because of the fast regrowth and the competition with invasive plants. The aim of this study is to semi-automatically detect and classify patterns of pasture lands in the Legal Amazon, using time series of remote sensing images and data mining techniques, according to the conditions of the vegetation cover. The study site is the path/row 001/67 from Landsat 8 satellite. 28 images of surface reflectance, from 2013 to 2015, were used to construct the time series. Two classification methods were used: per pixel and object based. The following features were extracted from each image: vegetation indexes, fractions from the Spectral Linear Unmixing Model and components from the Tasseled Cap Transformation. The first step of the classification consisted in identifying pasture pattern, distinguishing class Pasture from Vegetation and Others. Later on, the pasture areas were reclassified into Clear Pasture (herbaceous pasture) and Dirty Pasture (shrubby pasture). In order to better evaluate the results, a classification procedure involving all classes was performed. The classification was validated by visual interpretation of a high spatial resolution image (RapidEye). The best accuracy was obtained on the object based approach, where it reached around 90%. Considering the per-pixel approach, it was difficult to identify some pasture due to the great amount of mixed elements in the images, like patterns of grass, tree, bush and others. |
| Área | SRE |
| Tipo | Classificação e mineração de dados |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 18 > Mineração de dados... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 18 > Mineração de dados... |
| Arranjo 3 | Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 18 > Mineração de dados... |
| Arranjo 4 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Mineração de dados... |
| Arranjo 5 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Mineração de dados... |
| Arranjo 6 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mineração de dados... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3PSLQN4 |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3PSLQN4 |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | 59263.pdf |
| Grupo de Usuários | banon |
| Visibilidade | shown |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2011/03.29.20.55 |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGP6W34M/3PMFNUS 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 8JMKD3MGPCW/3EU2H28 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 3 sid.inpe.br/marte2/2017/09.25.14.55 3 sid.inpe.br/bibdigital@80/2006/04.07.15.50.13 1 |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
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