A Change-Driven Image Foveation Approach for Tracking Plant Phenology

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Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP)-
Autor(es): dc.contributorNorwegian Univ Sci & Technol-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (Unesp)-
Autor(es): dc.contributorUniv Stirling-
Autor(es): dc.creatorSilva, Ewerton-
Autor(es): dc.creatorTorres, Ricardo S.-
Autor(es): dc.creatorAlberton, Bruna [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorMorellato, Leonor Patricia C. [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorSilva, Thiago S. F.-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-22T00:11:03Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-22T00:11:03Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-09-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-09-
Data de envio: dc.date.issued2020-05-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.3390/rs12091409-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/197013-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/197013-
Descrição: dc.descriptionOne of the challenges in remote phenology studies lies in how to efficiently manage large volumes of data obtained as long-term sequences of high-resolution images. A promising approach is known as image foveation, which is able to reduce the computational resources used (i.e., memory storage) in several applications. In this paper, we propose an image foveation approach towards plant phenology tracking where relevant changes within an image time series guide the creation of foveal models used to resample unseen images. By doing so, images are taken to a space-variant domain where regions vary in resolution according to their contextual relevance for the application. We performed our validation on a dataset of vegetation image sequences previously used in plant phenology studies.-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionUniv Estadual Campinas, Inst Comp, BR-13083852 Campinas, Brazil-
Descrição: dc.descriptionNorwegian Univ Sci & Technol, Dept ICT & Nat Sci, Larsgardsvegen 2, N-6009 Alesund, Norway-
Descrição: dc.descriptionSao Paulo State Univ, Inst Biosci, Dept Bot, BR-13506900 Rio Claro, Brazil-
Descrição: dc.descriptionUniv Stirling, Fac Nat Resources, Biol & Environm Sci, Stirling FK9 4LA, Scotland-
Descrição: dc.descriptionSao Paulo State Univ, Inst Biosci, Dept Bot, BR-13506900 Rio Claro, Brazil-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 307560/2016-3-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 311820/2018-2-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 310144/2015-9-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2014/12236-1-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2014/00215-0-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2015/24494-8-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2016/50250-1-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2016/01413-5-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2017/20945-0-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2013/50155-0-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2014/50715-9-
Descrição: dc.descriptionCAPES: 001-
Formato: dc.format14-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherMdpi-
Relação: dc.relationRemote Sensing-
???dc.source???: dc.sourceWeb of Science-
Palavras-chave: dc.subjectfoveal model-
Palavras-chave: dc.subjectimage foveation-
Palavras-chave: dc.subjecthilbert curve-
Palavras-chave: dc.subjectplant phenology tracking-
Palavras-chave: dc.subjectspace-variant image-
Título: dc.titleA Change-Driven Image Foveation Approach for Tracking Plant Phenology-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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