| 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/44Q7988 | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2021/06.01.17.43 (acesso restrito) | |||
| Última Atualização | 2021:06.01.17.43.15 (UTC) administrator | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2021/06.01.17.43.15 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:04.03.23.14.34 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.1016/j.isprsjprs.2021.04.014 | |||
| ISSN | 0924-2716 | |||
| Chave de Citação | SantosFerCamPicSim:2021:QuCoCl | |||
| Título | Quality control and class noise reduction of satellite image time series  | |||
| Ano | 2021 | |||
| Mês | July | |||
| Data de Acesso | 19 maio 2024 | |||
| Tipo de Trabalho | journal article | |||
| Tipo Secundário | PRE PI | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 14965 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Santos, Lorena Alves dos 2 Ferreira, Karine Reis 3 Camara, Gilberto 4 Picoli, Michelle Cristina Araújo 5 Simões, Rolf Ezequiel de Oliveira | |||
| Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN 3 8JMKD3MGP5W/3C9JHB8 | |||
| Grupo | 1 CAP-COMP-DIPGR-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 5 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 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 lorenalvesdosantos@gmail.com 2 karine.ferreira@inpe.br 3 gilberto.camara@inpe.br 4 mipicoli@gmail.com 5 rolfsimoes@gmail.com | |||
| Revista | ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing | |||
| Volume | 177 | |||
| Páginas | 75-88 | |||
| Nota Secundária | A1_GEOCIÊNCIAS A2_INTERDISCIPLINAR A2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B1_ENGENHARIAS_IV B1_BIODIVERSIDADE C_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I | |||
| Histórico (UTC) | 2021-06-01 17:43:15 :: simone -> administrator :: 2021-06-01 17:43:21 :: administrator -> simone :: 2021 2021-06-01 17:44:33 :: simone -> administrator :: 2021 2022-04-03 23:14:34 :: 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 | Bayesian inference Class noise reduction Land use and cover classification Satellite image time series Self-organizing map | |||
| Resumo | The extensive amount of Earth observation satellite images available brings opportunities and challenges for land mapping in global and regional scales. These large datasets have motivated the use of satellite image time series analysis coupled with machine learning techniques to produce land use and cover class maps. To be successful, these methods need good quality training samples, which are the most important factor for determining the accuracy of the results. For this reason, training samples need methods for quality control of class noise. In this paper, we propose a method to assess and improve the quality of satellite image time series training data. The method uses self-organizing maps (SOM) to produce clusters of time series and Bayesian inference to assess intra-cluster and inter-cluster similarity. Consistent samples of a class will be part of a neighborhood of clusters in the SOM map. Noisy samples will appear as outliers in the SOM. Using Bayesian inference in the SOM neighborhoods, we can infer which samples are noisy. To illustrate the methods, we present a case study in a large training set of land use and cover classes in the Cerrado biome, Brazil. The results prove that the method is efficient to reduce class noise and to assess the spatio-temporal variation of satellite image time series training samples. | |||
| Área | COMP | |||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Quality control and... | |||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Quality control and... | |||
| Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Quality control and... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | santos_quality.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Política de Arquivamento | denypublisher denyfinaldraft24 | |||
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS 8JMKD3MGPCW/46KUATE 8JMKD3MGPCW/46KUES5 | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 4 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.08 1 sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 1 | |||
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; 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 number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||