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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

A Multirepresentational Fusion of Time Series for Pixelwise Classification

Texto completo
Autor(es):
Dias, Danielle [1] ; Pinto, Allan [2] ; Dias, Ulisses [3] ; Lamparelli, Rubens [4] ; Le Maire, Guerric [5] ; Torres, Ricardo da S. [6]
Número total de Autores: 6
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Campinas Unicamp, Inst Comp, BR-13083852 Campinas - Brazil
[2] Univ Campinas Unicamp, Sch Phys Educ, Inst Comp, BR-13083851 Campinas - Brazil
[3] Univ Campinas Unicamp, Sch Technol, BR-13484332 Limeira - Brazil
[4] Univ Estadual Campinas, Nucleo Interdisciplinar Planejamento Energetico, BR-13083896 Campinas - Brazil
[5] Univ Montpellier, Montpellier SupAgro, Eco&Sols, CIRAD, INRA, IRD, F-34060 Montpellier 2 - France
[6] Norwegian Univ Sci & Technol, Dept ICT & Nat Sci, NO-6009 Alesund - Norway
Número total de Afiliações: 6
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING; v. 13, p. 4399-4409, 2020.
Citações Web of Science: 0
Resumo

This article addresses the pixelwise classification problem based on temporal profiles, which are encoded in 2-D representations based on recurrence plots, Gramian angular/ difference fields, and Markov transition field. We propose a multirepresentational fusion scheme that exploits the complementary view provided by those time series representations and different data-driven feature extractors and classifiers. We validate our ensemble scheme in the problem related to the classification of eucalyptus plantations in remote sensing images. Achieved results demonstrate that our proposal overcomes recently proposed baselines, and now represents the new state-of-the-art classification solution for the target dataset. (AU)

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