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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.)

Toward Satellite-Based Land Cover Classification Through Optimum-Path Forest

Texto completo
Autor(es):
Pisani, Rodrigo Jose [1] ; Mizobe Nakamura, Rodrigo Yuji [2] ; Riedel, Paulina Setti [1] ; Lopes Zimback, Celia Regina [3] ; Falcao, Alexandre Xavier [4] ; Papa, Joao Paulo [2]
Número total de Autores: 6
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Unesp Univ Estadual Paulista, Inst Geosci & Exact Sci, BR-13506900 Rio Claro - Brazil
[2] Unesp Univ Estadual Paulista, Dept Comp Sci, BR-17040 Bauru - Brazil
[3] Unesp Univ Estadual Paulista, Sch Agron Sci, BR-18618970 Botucatu, SP - Brazil
[4] Unicamp Univ Campinas, Inst Comp, BR-13083859 Campinas, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 4
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING; v. 52, n. 10, p. 6075-6085, OCT 2014.
Citações Web of Science: 9
Resumo

Land cover classification has been paramount in the last years. Since the amount of information acquired by satellite on-board imaging systems has increased, there is a need for automatic tools that can tackle such problem. Despite the fact that one can find several works in the literature, we propose a novel methodology for land cover classification by means of the optimum-path forest (OPF) framework, which has never been applied to this context up to date. Experiments were conducted in supervised and unsupervised situations against some state-of-the-art pattern recognition techniques, such as support vector machines, Bayesian classifier, k-means, and mean shift. We had shown that supervised OPF can outperform such approaches, being much faster than all. In regard to clustering techniques, all classifiers have achieved similar results. (AU)

Processo FAPESP: 10/11676-7 - Redução do Tamanho do Conjunto de Treinamento por Floresta de Caminhos Ótimos e sua Aplicação em Máquinas de Vetores de Suporte
Beneficiário:Rodrigo Yuji Mizobe Nakamura
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Processo FAPESP: 09/16206-1 - Novas tendências em reconhecimento de padrões baseado em floresta de caminhos ótimos
Beneficiário:João Paulo Papa
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores