1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
Site | marte.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 3ERPFQRTBW/3484SFL |
Repositório | dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.13.18.03 |
Última Atualização | 2009:04.17.19.12.33 (UTC) administrator |
Repositório de Metadados | dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.13.18.03.17 |
Última Atualização dos Metadados | 2022:07.07.03.46.32 (UTC) administrator |
ISBN | 978-85-17-00044-7 |
Chave de Citação | AndreolaHaer:2009:SuVeMa |
Título | Support Vector Machines na classificação de imagens hiperespectrais  |
Formato | DVD, On-line. |
Ano | 2009 |
Data de Acesso | 09 maio 2025 |
Tipo Secundário | PRE CN |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 199 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Andreola, Rafaela 2 Haertel, Vitor |
Afiliação | 1 Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFGRS 2 Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFGRS |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 rafaela.andreola@gmail.com 2 victor.haertel@ufrgs.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 | 6757-6764 |
Título do Livro | Anais |
Tipo Terciário | Artigo |
Organização | {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} |
Histórico (UTC) | 2008-11-13 18:03:17 :: rafaela.andreola@gmail.com -> lise@dpi.inpe.br :: 2008-12-02 19:05:41 :: lise@dpi.inpe.br -> sbsr :: 2008-12-15 19:53:50 :: sbsr -> administrator :: 2009-04-06 15:29:52 :: administrator -> lise@dpi.inpe.br :: 2009-04-17 19:12:33 :: lise@dpi.inpe.br -> administrator :: 2009-08-05 01:51:34 :: administrator -> lise@dpi.inpe.br :: 2011-02-16 14:28:42 :: lise@dpi.inpe.br -> administrator :: 2022-07-07 03:46:32 :: administrator -> :: 2009 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Palavras-Chave | support vector machines binary tree classifier high-dimensional image data |
Resumo | In this paper we investigate the performance of the Support Vector Machine (SVM) classifier when applied to high dimensional image data, depicting natural scenes. As the SVM classifier deals with a pair of classes at a time, a multi-stage classifier, structured as a binary tree is proposed in this study. At each node in the tree we search for the pair of classes showing the largest separability. Samples of these two classes are then used to train the SVM classifier at this node and the remaining classes are allocated to one of the two descending nodes, or replicated in both. This procedure is repeated at every node in the tree, until the terminal nodes are reached. The RBF kernel is used in this study. Tests are performed using AVIRIS hyperspectral image data covering a test area which includes classes spectrally very similar, separable in high-dimensional spaces only. |
Área | SRE |
Tipo | Processamento de Imagens |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | paper_SBSR_SVM_final.pdf | 13/11/2008 16:03 | 112.9 KiB | |
Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
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4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/3ERPFQRTBW/3484SFL |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/3ERPFQRTBW/3484SFL |
Idioma | pt |
Arquivo Alvo | 6757-6764.pdf |
Grupo de Usuários | rafaela.andreola@gmail.com lise@dpi.inpe.br administrator |
Grupo de Leitores | administrator rafaela.andreola@gmail.com |
Visibilidade | shown |
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5. Fontes relacionadas | |
Repositório Espelho | dpi.inpe.br/marte1@80/2009/05.26.17.02 |
Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/netuno@1905/2006/07.17.20.18 dpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30 |
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6. Notas | |
Agência Financiadora | CAPES |
Nota | 1 |
Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn label lineage nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor shorttitle tertiarymark url versiontype volume |
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