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Metadados

Área de identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3UAR585
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/10.30.11.11
Última Atualização2019:11.18.12.33.36 simone
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/10.30.11.11.56
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.42.23 administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISSN16130073
Chave de CitaçãoFerreiraSantPico:2019:EvDiMe
TítuloEvaluating distance measures for image time series clustering in land use and cover monitoring
Ano2019
Data de Acesso17 abr. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho1398 KiB
Área de contextualização
Autor1 Ferreira, Karine Reis
2 Santos, Lorena Alves dos
3 Picoli, Michelle Cristina Araújo
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHKN
Grupo1 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 karine.ferreira@inpe.br
2 lorena.santos@inpe.br
3 michelle.picoli@inpe.br
Nome do EventoMaChine Learning for Earth ObservatioN Workshop (MACLEAN)
Localização do EventoWurzburg, Germany
Data20 Sept.
Título do LivroProceedings
Tipo SecundárioPRE CI
Histórico2019-10-30 11:12:12 :: simone -> administrator :: 2019
2019-10-31 05:40:58 :: administrator -> simone :: 2019
2019-11-18 12:33:37 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:23 :: administrator -> simone :: 2019
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoTime series derived from Earth observation satellite images have been widely used for land use and cover classification and change detection. Clustering is a common technique performed to discovery intrinsic patterns on time series data sets, by grouping similar time series together based on a certain similarity measure. This short paper describes an ongoing work on evaluating distance measures for remote sensing image time series clustering using Self-Organizing Maps (SOM), specifically to land use and cover monitoring. We present an experiment to evaluate three similarity measures, Dynamic Time Warping (DTW), Euclidean (ED) and Manhattan (MD). In this experiment, we show that ED and ED are more accurate than DTW for remote sensing image time series clustering in land use and cover application.
AreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção > DIDPI > Evaluating distance measures...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção > CAP > Evaluating distance measures...
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 30/10/2019 09:11 1.0 KiB 
Área de condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34R/3UAR585
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3UAR585
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
Área de fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
Área de notas
Campos Vaziosaccessionnumber archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission rightsholder secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url volume
Área de controle da descrição
e-Mail (login)simone
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