Land-cover classification through sequential learning-based optimum-path forest

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversity of Western São Paulo-
Autor(es): dc.contributorBig Data Brasil-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorPereira, D.-
Autor(es): dc.creatorPisani, R.-
Autor(es): dc.creatorNakamura, R.-
Autor(es): dc.creatorPapa, J. [UNESP]-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-08-04T22:05:30Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-08-04T22:05:30Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-28-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-28-
Data de envio: dc.date.issued2015-11-10-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7325701-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/220599-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/220599-
Descrição: dc.descriptionSequential learning-based pattern classification aims at providing more accurate labeled maps by adding an extra step of classification using an augmented feature vector. In this paper, we evaluated the robustness of Optimum-Path Forest (OPF) classifier in the context of land-cover classification using both satellite and radar images, showing OPF can benefit from sequential learning theoretical basis.-
Descrição: dc.descriptionUniversity of Western São Paulo Department of Computing-
Descrição: dc.descriptionBig Data Brasil-
Descrição: dc.descriptionSão Paulo State University Department of Computing-
Descrição: dc.descriptionSão Paulo State University Department of Computing-
Formato: dc.format76-79-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectLand-cover classification-
Palavras-chave: dc.subjectOptimum-Path Forest-
Palavras-chave: dc.subjectSequential Learning-
Título: dc.titleLand-cover classification through sequential learning-based optimum-path forest-
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