| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) | |||
| Site | marte.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Repositório | dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/10.20.10.59 | |||
| Última Atualização | 2009:03.26.14.11.06 (UTC) administrator | |||
| Repositório de Metadados | dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/10.20.10.59.32 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:07.07.03.41.09 (UTC) administrator | |||
| Chave Secundária | INPE-15957-PRE/10566 | |||
| ISBN | 978-85-17-00044-7 | |||
| Chave de Citação | NascimentoAlKaStNoFo:2009:AvSeÓt | |||
| Título | O algoritmo Support Vector Machines (SVM): avaliação da separação ótima de classes em imagens CCD-CBERS-2  | |||
| Formato | DVD, On-line. | |||
| Ano | 2009 | |||
| Data de Acesso | 29 abr. 2024 | |||
| Tipo Secundário | PRE CN | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 738 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Nascimento, Renata Fernandes Figueira 2 Alcântara, Enner Herenio de 3 Kampel, Milton 4 Stech, José Luiz 5 Novo, Evlyn Márcia Leão de Moraes 6 Fonseca, Leila Maria Garcia | |||
| Identificador de Curriculo | 1 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JHTG 4 8JMKD3MGP5W/3C9JHHN 5 8JMKD3MGP5W/3C9JH39 6 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD | |||
| Grupo | 1 DSR-OBT-INPE-MCT-BR 2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR 3 DSR-OBT-INPE-MCT-BR 4 DSR-OBT-INPE-MCT-BR 5 DSR-OBT-INPE-MCT-BR 6 DSR-OBT-INPE-MCT-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 renata@dsr.inpe.br 2 enner@dsr.inpe.br 3 milton@dsr.inpe.br 4 stech@dsr.inpe.br 5 evlyn@dsr.inpe.br 6 leila@dpi.inpe.br | |||
| Editor | Epiphanio, José Carlos Neves Galvão, Lênio Soares | |||
| Endereço de e-Mail | lise@dpi.inpe.br | |||
| Nome do Evento | Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 14 (SBSR) | |||
| Localização do Evento | Natal | |||
| Data | 25-30 abr. 2009 | |||
| Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Cidade da Editora | São José dos Campos | |||
| Páginas | 2079-2086 | |||
| Título do Livro | Anais | |||
| Tipo Terciário | Artigo | |||
| Organização | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Histórico (UTC) | 2008-11-17 19:24:41 :: renata@dsr.inpe.br -> lise@dpi.inpe.br :: 2008-12-11 11:19:21 :: lise@dpi.inpe.br -> sbsr :: 2008-12-15 20:10:58 :: sbsr -> administrator :: 2009-05-28 12:55:17 :: administrator -> lise@dpi.inpe.br :: 2009-06-16 13:14:47 :: lise@dpi.inpe.br -> marciana :: 2009-06-22 13:55:07 :: marciana -> erich@sid.inpe.br :: 2009-06-26 14:07:51 :: erich@sid.inpe.br -> administrator :: 2009-08-05 01:49:39 :: administrator -> erich@sid.inpe.br :: 2010-05-14 02:40:23 :: erich@sid.inpe.br -> marciana :: 2011-02-16 14:16:51 :: marciana -> administrator :: 2009 2022-07-07 03:41:09 :: administrator -> :: 2009 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Palavras-Chave | CBERS image classificação processamento de imagens máquina de suporte de vetores | |||
| Resumo | The aim of this work is to evaluate the support vector machine (SVM) classifier, which is part of a theoretically superior machine learning algorithm. The area surrounding Itumbiara reservoir in the State of Goiás, Brazil, was selected as a case study to carry out the classification of a CCD CBERS-2 image. The classes were defined in accordance with the Land Cover Classification System of the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) as Cultivated and Managed terrestrial Areas, Natural and Semi-Natural Vegetation, Artificial Surfaces and Associated Areas, Bare Areas, and Natural and Artificial Waterbodies. Training sets were collected for each class and than the algorithm was applied. Matrix confusion and the Kappa coefficients were used to evaluate the classification algorithm. The computed accuracy was about 75% and the Kappa coefficient 60%. According to these results the optimal class separation by SVM algorithm was considered reasonable good. | |||
| Área | SRE | |||
| Tipo | CBERS: Avaliação e Aplicações | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > O algoritmo Support... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source |
| |||
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos | |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/10.20.10.59 | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/10.20.10.59 | |||
| Idioma | pt | |||
| Arquivo Alvo | 2079-2086.pdf | |||
| Grupo de Usuários | administrator renata@dsr.inpe.br lise@dpi.inpe.br marciana erich@sid.inpe.br administrator | |||
| Grupo de Leitores | administrator renata@dsr.inpe.br | |||
| Visibilidade | shown | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Repositório Espelho | dpi.inpe.br/marte1@80/2009/05.26.17.02 | |||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.43 2 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.56.38 1 | |||
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/netuno@1905/2006/07.17.20.18 dpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30 | |||
| 6. Notas | ||||
| Agência Financiadora | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Cnpq | |||
| Nota | 1 | |||
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition identifier issn label lineage nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor shorttitle tertiarymark url versiontype volume | |||