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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Ananias, Pedro Henrique M. | - |
Autor(es): dc.creator | Negri, Rogério G. | - |
Autor(es): dc.creator | Bressane, Adriano | - |
Autor(es): dc.creator | Colnago, Marilaine | - |
Autor(es): dc.creator | Casaca, Wallace | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T20:36:14Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T20:36:14Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-03-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.simpa.2023.100482 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/248380 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/248380 | - |
Descrição: dc.description | This paper presents a new approach for detecting algal insurgence in water environments by using remote sensing image series. The designed methodology provides a robust and accurate algorithm as an alternative to typical algal bloom detection methods. In more technical terms, by only assuming as input an image time series, a fully automatic data-driven scheme involving pre-processing and feature extraction procedures is derived, which models a machine intelligent-based classifier capable of detecting algal blooms. Lastly, algal insurgence maps are then produced by passing to the classifier an image taken at an instant of interest. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University (UNESP), São José dos Campos | - |
Descrição: dc.description | Graduate Program in Natural Disasters (UNESP/CEMADEN), São José dos Campos | - |
Descrição: dc.description | Civil and Environmental Engineering Graduate Program (UNESP), Bauru | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University (UNESP), Araraquara | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University (UNESP), São José do Rio Preto | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University (UNESP), São José dos Campos | - |
Descrição: dc.description | Graduate Program in Natural Disasters (UNESP/CEMADEN), São José dos Campos | - |
Descrição: dc.description | Civil and Environmental Engineering Graduate Program (UNESP), Bauru | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University (UNESP), Araraquara | - |
Descrição: dc.description | São Paulo State University (UNESP), São José do Rio Preto | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2021/01305-6 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2021/03328-3 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 316228/2021-4 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Software Impacts | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algal bloom | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Remote sensing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Spectral index | - |
Título: dc.title | ABD: A machine intelligent-based algal bloom detector for remote sensing images[Formula presented] | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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