| 1. Identity statement | |
| Reference Type | Conference Paper (Conference Proceedings) |
| Site | mtc-m12.sid.inpe.br |
| Holder Code | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identifier | 6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GPACa |
| Repository | sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.21.00.47.41 (restricted access) |
| Last Update | 2016:03.21.15.46.34 (UTC) marciana |
| Metadata Repository | sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.21.00.47.47 |
| Metadata Last Update | 2018:06.05.00.40.25 (UTC) administrator |
| Secondary Key | INPE-9420-PRE/5076 |
| Label | 10345 |
| Citation Key | OliveiraFormEpipLuiz:2002:ApAg |
| Title | Índice para avaliação de segmentação (IAVAS): uma aplicação em agricultura  |
| Year | 2002 |
| Secondary Date | 20021211 |
| Access Date | 2024, May 05 |
| Secondary Type | PRE CI |
| Number of Files | 1 |
| Size | 7263 KiB |
| 2. Context | |
| Author | 1 Oliveira, Júlio César 2 Formaggio, Antonio Roberto 3 Epiphanio, José carlos Neves 4 Luiz, Alfredo José Barreto |
| Group | 1 DSR-INPE-MCT-BR 2 DSR-INPE-MCT-BR 3 DSR-INPE-MCT-BR 4 EMBRAPA Meio Ambiente |
| Conference Name | Simpósio Latino-Americano de Percepcion Remota Y Sistemas de Information Espacial, 10; Reunion Plenaria de SELPER, 21. |
| Conference Location | Cochabamba, Bolivia |
| Date | 11-15 nov. 2002 |
| Tertiary Type | Exposicion |
| History (UTC) | 2008-06-09 22:15:45 :: administrator -> jefferson :: 2010-07-07 19:06:08 :: jefferson -> administrator :: 2015-05-08 11:40:35 :: administrator -> marciana :: 2002 2016-03-21 15:46:34 :: marciana -> administrator :: 2002 2016-06-04 23:29:46 :: administrator -> marciana :: 2002 2016-10-14 13:50:20 :: marciana -> administrator :: 2002 2018-06-05 00:40:25 :: administrator -> marciana :: 2002 |
| 3. Content and structure | |
| Is the master or a copy? | is the master |
| Content Stage | completed |
| Transferable | 1 |
| Content Type | External Contribution |
| Keywords | AGRONOMIA digital processing image segmentation agricultural statistics Landsat |
| Abstract | Remote sensing techniques are increasingly been used for obtaining more rapid, accurate and cheap agricultural statistics comparing with the current subjective used methodologies. One important aspect of these methodologies is the estimation of the crop areas that must be made in objective ways. Orbital imagery may allow approaches in the municipality or in the county levels, so that the use of segmentation algorithms for extracting the limits of the crop plots is an essential step in the process of agricultural land use classification. Thus, the main objective of the present research was the development of a quantitative method for evaluating results of orbital imagery segmentation. Proposed methodology also defines criteria for selecting thresholds (area and similarity)for the used segmentation algorithm. From the obtained results it was verified that the quantitative methodology proposed was suitable and competent for defining the excellent segmentation thresholds. The area/similarity thresholds pair 16/24 provided the best segmentation results for the study area when considering reference data obtained with field data. But, when reference data were obtained by the user through manual interpretation, the thresholds that produced the best segmentation results were 16/44 and 16/45. RESUMO: Partindo da hipótese de que a técnica de classificação de imagens por regiões, associada aos dados oriundos de sensoriamento remoto, é um meio eficaz para estimar área plantada, o presente trabalho teve como objetivo geral o desenvolvimento um sistema quantitativo para avaliação dos resultados gerados no processo de segmentação de imagens digitais. Tal sistema de avaliação baseou-se em medidas de discrepância, em relação a um dado de referência, usando os seguintes parâmetros: a)número de polígonos; b)comprimento total de linhas; c)variância das áreas dos polígonos; d)centro de massa mais próximo; e e)faixa de coincidência. A metodologia aqui apresentada define também critérios para a escolha dos limiares (similaridade e área)para o algoritmo de segmentação por crescimento de regiões. A partir dos resultados obtidos, verificou-se que o sistema quantitativo proposto mostrou-se competente no processo de avaliação dos resultados gerados pelo algoritmo segmentador. O par de limares 16/24 (similaridade / área)forneceu a melhor segmentação para a área de estudo quando os dados de referência foram obtidos por levantamento de campo. Porém, ao adotar como dado de referência a interpretação visual feita em tela do computador pelo operador, os pares de limiares 16/44 e 16/45 foram os que proporcionaram as melhores segmentações. |
| Area | SRE |
| Arrangement | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Índice para avaliação... |
| doc Directory Content | access |
| source Directory Content | there are no files |
| agreement Directory Content | there are no files |
| 4. Conditions of access and use | |
| Language | pt |
| Target File | INPE 9420.pdf |
| User Group | administrator marciana |
| Reader Group | administrator marciana |
| Visibility | shown |
| Read Permission | deny from all and allow from 150.163 |
| Update Permission | not transferred |
| 5. Allied materials | |
| Next Higher Units | 8JMKD3MGPCW/3ER446E |
| Host Collection | sid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52 |
| 6. Notes | |
| Empty Fields | affiliation archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume |
| 7. Description control | |
| e-Mail (login) | marciana |
| update | |