Plant Species Identification with Phenological Visual Rhythms

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (Unesp)-
Autor(es): dc.creatorAlmeida, Jurandy-
Autor(es): dc.creatorSantos, Jefersson A. dos-
Autor(es): dc.creatorAlberton, Bruna [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorMorellato, Leonor Patricia C. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorTorres, Ricardo da S.-
Autor(es): dc.creatorIEEE-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-22T00:08:21Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-22T00:08:21Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-09-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-09-
Data de envio: dc.date.issued2013-01-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1109/eScience.2013.43-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/196055-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/196055-
Descrição: dc.descriptionPlant phenology studies recurrent plant life cycles events and is a key component of climate change research. To increase accuracy of observations, new technologies have been applied for phenological observation, and one of the most successful are digital cameras, used as multi-channel imaging sensors to estimate color changes that are related to phenological events. We monitored leaf-changing patterns of a cerrado-savanna vegetation by taken daily digital images. We extract individual plant color information and correlated with leaf phenological changes. To do so, time series associated with plant species were obtained, raising the need of using appropriate tools for mining patterns of interest. In this paper, we present a novel approach for representing phenological patterns of plant species derived from digital images. The proposed method is based on encoding time series as a visual rhythm, which is characterized by image description algorithms. A comparative analysis of different descriptors is conducted and discussed. Experimental results show that our approach presents high accuracy on identifying plant species.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionUniv Campinas UNICAMP, Inst Comp, RECOD Lab, BR-13083852 Campinas, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionUniv Sao Paulo UNESP, Dept Bot, Phenot Lab, BR-13506900 Rio Claro, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionUniv Sao Paulo UNESP, Dept Bot, Phenot Lab, BR-13506900 Rio Claro, SP, Brazil-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2010/52113-5,-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2011/11171-5-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2012/18768-0-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2012/16253-2-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2013/50155-0-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 306243/2010-5-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 484254/2012-0-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 306580/2012-8-
Formato: dc.format148-154-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherIeee-
Relação: dc.relation2013 Ieee 9th International Conference On E-science (e-science)-
???dc.source???: dc.sourceWeb of Science-
Palavras-chave: dc.subjectremote phenology-
Palavras-chave: dc.subjectdigital cameras-
Palavras-chave: dc.subjectimage analysis-
Palavras-chave: dc.subjecttime series-
Palavras-chave: dc.subjectvisual rhythm-
Título: dc.titlePlant Species Identification with Phenological Visual Rhythms-
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