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 | ltid.inpe.br/sbsr/2002/11.14.13.29 |
Última Atualização | 2003:10.09.11.53.23 (UTC) administrator |
Repositório de Metadados | ltid.inpe.br/sbsr/2002/11.14.13.29.54 |
Última Atualização dos Metadados | 2018:06.06.02.41.39 (UTC) administrator |
ISBN | 85-17-00017-X |
Chave de Citação | AntunesLingSilv:2003:ObOrAn |
Título | Object oriented analysis and semantic network for high resolution image classification |
Formato | CD-ROM, Online. |
Ano | 2003 |
Data de Acesso | 26 dez. 2024 |
Tipo Secundário | CN |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 652 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Antunes, Alzir Felippe Buffara 2 Lingnau, Christel 3 Silva, Jorge Centeno da |
Afiliação | 1 Universidade Federal do Paraná (UFPR). Departamento de Geomática. 2 Universidade Federal do Paraná (UFPR). Departamento Ciências Florestais. 3 Universidade Federal do Paraná (UFPR). Departamento de Geomática. |
Editor | Epiphanio, José Carlos Neves Fonseca, Leila Maria Garcia |
Endereço de e-Mail | felipe@ufpr.br |
Nome do Evento | Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 11 (SBSR). |
Localização do Evento | Belo Horizonte |
Data | 5-10 abr. 2003 |
Editora (Publisher) | INPE |
Cidade da Editora | São José dos Campos |
Páginas | 273-279 |
Título do Livro | Anais |
Organização | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais |
Histórico (UTC) | 2009-06-03 15:15:56 :: administrator -> vinicius :: 2009-06-30 14:04:16 :: vinicius -> erich@sid.inpe.br :: 2009-07-06 17:09:30 :: erich@sid.inpe.br -> administrator :: 2010-05-12 04:28:32 :: administrator -> erich@sid.inpe.br :: 2010-05-14 02:52:53 :: erich@sid.inpe.br -> marciana :: 2011-02-16 13:52:51 :: marciana -> administrator :: 2003 2018-06-06 02:41:39 :: administrator -> :: 2003 |
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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 | classification segmentation object oriented |
Resumo | This work presents a high resolution image classification based on object oriented. The objects are derived by means of multiresolution segmentation. It allows a creation of different levels of segments supporting a hierarchy structure, generating spatial relations between objects and sub-objects. This hierarchy is the bedding for the semantic network. The knowledge is the basis of the semantic. The classification is based on fuzzy rules by the means of descriptors such as: form, texture and relations between objects and sub-objects. Different approaches of classification are assessed: semantic network, selective and context change classification. The tested site is an agricultural area in the city of Nova Esperança-Pr, wherein intended to map the riparian vegetation along of River Porecatú. |
Área | SRE |
Tipo | Alta Resolução Espacial / High Spatial Resolution |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
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4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/ltid.inpe.br/sbsr/2002/11.14.13.29 |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/ltid.inpe.br/sbsr/2002/11.14.13.29 |
Idioma | pt |
Arquivo Alvo | 02_175.pdf |
Grupo de Usuários | erich@sid.inpe.br administrator |
Visibilidade | shown |
Permissão de Leitura | allow from all |
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5. Fontes relacionadas | |
Repositório Espelho | dpi.inpe.br/marte@80/2007/10.17.19.59 |
Divulgação | <E> |
Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel documentstage doi edition electronicmailaddress group identifier issn label lineage mark nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume |
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