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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/4524AB2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.01.19.39
Última Atualização2021:07.01.19.39.49 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.01.19.39.49
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.22.27.25 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs13132428
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoSimõesCQSASCF:2021:SaImTi
TítuloSatellite Image Time Series Analysis for Big Earth Observation Data
Ano2021
MêsJune
Data de Acesso30 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho5013 KiB
2. Contextualização
Autor1 Simões, Rolf Ezequiel de Oliveira
2 Camara, Gilberto
3 Queiroz, Gilberto Ribeiro de
4 Souza, Felipe
5 Andrade, Pedro Ribeiro de
6 Santos, Lorena Alves dos
7 Carvalho, Alexandre
8 Ferreira, Karine Reis
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHBC
4
5
6
7
8 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
Grupo1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
5 DIIAV-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
6 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
7
8 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-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)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Instituto de Pesquisas Economicas e Aplicadas (IPEA)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 rolf.simoes@inpe.br
2 gilberto.camara@inpe.br
3 gilberto.queiroz@inpe.br
4 felipe.souza@inpe.br
5 pedro.andrade@inpe.br
6 lorena.santos@inpe.br
7 alexandre.ywata@ipea.gov.br
8 karine.ferreira@inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume13
Número13
Páginase2428
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2021-07-01 19:39:49 :: simone -> administrator ::
2021-07-01 19:39:50 :: administrator -> simone :: 2021
2021-07-01 19:40:36 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-03 22:27:25 :: administrator -> simone :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavebig Earth observation data
data cubes
satellite image time series
machine learning and deep learning for remote sensing
R package
ResumoThe development of analytical software for big Earth observation data faces several challenges. Designers need to balance between conflicting factors. Solutions that are efficient for specific hardware architectures can not be used in other environments. Packages that work on generic hardware and open standards will not have the same performance as dedicated solutions. Software that assumes that its users are computer programmers are flexible but may be difficult to learn for a wide audience. This paper describes sits, an open-source R package for satellite image time series analysis using machine learning. To allow experts to use satellite imagery to the fullest extent, sits adopts a time-first, space-later approach. It supports the complete cycle of data analysis for land classification. Its API provides a simple but powerful set of functions. The software works in different cloud computing environments. Satellite image time series are input to machine learning classifiers, and the results are post-processed using spatial smoothing. Since machine learning methods need accurate training data, sits includes methods for quality assessment of training samples. The software also provides methods for validation and accuracy measurement. The package thus comprises a production environment for big EO data analysis. We show that this approach produces high accuracy for land use and land cover maps through a case study in the Cerrado biome, one of the worlds fast moving agricultural frontiers for the year 2018.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Satellite Image Time...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Satellite Image Time...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 01/07/2021 16:39 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/4524AB2
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/4524AB2
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-13-02428.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.22 2
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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