| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | mtc-m16c.sid.inpe.br |
| Identificador | 8JMKD3MGPDW34P/487M6K5 |
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m16c/2022/12.16.15.23 |
| Última Atualização | 2022:12.16.15.23.27 (UTC) simone |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m16c/2022/12.16.15.23.28 |
| Última Atualização dos Metadados | 2023:01.30.13.07.28 (UTC) administrator |
| ISSN | 2179-4847 |
| Chave de Citação | MatosSáncCarn:2022:DeLeAu |
| Título | Deep learning automated workflow for cloud segmentation in remote sensing images  |
| Formato | On-line. |
| Ano | 2022 |
| Data de Acesso | 18 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 2101 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Matos, Diego Henrique M. 2 Sánchez Ipia, Alber Hamersson 3 Carneiro, Tiago G. S. |
| Grupo | 1 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Afiliação | 1 Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 diegohmm@ufmg.br 2 alber.ipia@inpe.br 3 tiago@ufop.edu.br |
| Editor | Rosim, Sergio (INPE) Santos, Leonardo Bacelar Lima (CEMADEN) Pereira, Marconi de Arruda (UFSJ) |
| Nome do Evento | Simpósio Brasileiro de Geoinformática, 23 (GEOINFO) |
| Localização do Evento | On-line |
| Data | 28 a 30 nov. 2022 |
| Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Cidade da Editora | São José dos Campos |
| Título do Livro | Anais |
| Tipo Terciário | Full paper |
| Histórico (UTC) | 2022-12-16 15:23:58 :: simone -> administrator :: 2022 2023-01-30 13:07:28 :: administrator -> simone :: 2022 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Resumo | In this work, we propose an open source and automated workflow for semantic segmentation of remote sensing images. Even though it can be used in other sensors, to evaluate this workflow, a case study has been conducted applying a deep learning algorithm for segmenting clouds in images from WFI sensor, onboard CBERS-4A satellite. Since WFI does not have a tailor-made cloud segmentation algorithm, we customized our workflow based on the Unet neural network to fulfill this gap. Our results are promising according to our tests, although some problems were identified, like false positives over high albedo targets. These problems suggest improvements that could be tackled in the future. |
| Área | SRE |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Deep learning automated... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > XXIII GEOINFO > Deep learning automated... |
| Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > XXIII GEOINFO > Deep learning automated... |
| Arranjo 4 | urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > Coleção GEOINFO > Deep learning automated... |
| 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/8JMKD3MGPDW34P/487M6K5 |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34P/487M6K5 |
| Idioma | en |
| Arquivo Alvo | 192-203_Matos_deep.pdf |
| Grupo de Usuários | simone |
| Visibilidade | shown |
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.19 |
| Detentor dos Direitos | originalauthor yes |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/46KUATE 8JMKD3MGPDW34P/4888LHB 8JMKD3MGPDW34P/48F29JE |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m16c/2023/01.30.13.05 5 sid.inpe.br/mtc-m16c/2022/12.19.22.45 2 sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 1 |
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition holdercode isbn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
| atualizar | |