| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) | |||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/44CQRAB | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2021/03.23.22.27 | |||
| Última Atualização | 2021:03.23.22.27.49 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2021/03.23.22.27.49 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:04.03.22.28.23 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.3390/rs13050974 | |||
| ISSN | 2072-4292 | |||
| Chave de Citação | SantosFePiCaZuAu:2021:IdSpPa | |||
| Título | Identifying spatiotemporal patterns in land use and cover samples from satellite image time series  | |||
| Ano | 2021 | |||
| Mês | Mar. | |||
| Data de Acesso | 30 abr. 2024 | |||
| Tipo Secundário | PRE PI | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 12818 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Santos, Lorena Alves dos 2 Ferreira, Karine Reis 3 Picoli, Michelle Cristina Araújo 4 Camara, Gilberto 5 Zurita-Milla, Raul 6 Augustijn, Ellen-Wien | |||
| Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN 3 4 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8 | |||
| ORCID | 1 0000-0003-2612-5859 2 0000-0003-2656-5504 3 0000-0001-9855-2046 4 0000-0002-3681-487X 5 0000-0002-1769-6310 | |||
| Grupo | 1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-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) 5 University of Twente 6 University of Twente | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 lorena.santos@inpe.br 2 karine.ferreira@inpe.br 3 michelle.picoli@inpe.br 4 gilberto.camara@inpe.br 5 r.zurita-milla@utwente.nl 6 p.w.m.augustijn@utwente.nl | |||
| Revista | Remote Sensing | |||
| Volume | 13 | |||
| Número | 5 | |||
| Páginas | e974 | |||
| Nota Secundária | B3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I | |||
| Histórico (UTC) | 2021-03-23 22:27:49 :: simone -> administrator :: 2021-03-23 22:27:51 :: administrator -> simone :: 2021 2021-03-23 22:28:40 :: simone -> administrator :: 2021 2021-06-22 19:11:15 :: administrator -> simone :: 2021 2021-06-23 13:10:28 :: simone -> administrator :: 2021 2022-04-03 22:28:23 :: administrator -> simone :: 2021 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Palavras-Chave | data training time series clustering spatiotemporal patterns | |||
| Resumo | The use of satellite image time series analysis and machine learning methods brings new opportunities and challenges for land use and cover changes (LUCC) mapping over large areas. One of these challenges is the need for samples that properly represent the high variability of land used and cover classes over large areas to train supervised machine learning methods and to produce accurate LUCC maps. This paper addresses this challenge and presents a method to identify spatiotemporal patterns in land use and cover samples to infer subclasses through the phenological and spectral information provided by satellite image time series. The proposed method uses self-organizing maps (SOMs) to reduce the data dimensionality creating primary clusters. From these primary clusters, it uses hierarchical clustering to create subclusters that recognize intra-class variability intrinsic to different regions and periods, mainly in large areas and multiple years. To show how the method works, we use MODIS image time series associated to samples of cropland and pasture classes over the Cerrado biome in Brazil. The results prove that the proposed method is suitable for identifying spatiotemporal patterns in land use and cover samples that can be used to infer subclasses, mainly for crop-types. | |||
| Área | SRE | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Identifying spatiotemporal patterns... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/44CQRAB | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/44CQRAB | |||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | santos_identifying.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/46KUATE | |||
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS. | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||