ABD: A machine intelligent-based algal bloom detector for remote sensing images[Formula presented]

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorAnanias, Pedro Henrique M.-
Autor(es): dc.creatorNegri, Rogério G.-
Autor(es): dc.creatorBressane, Adriano-
Autor(es): dc.creatorColnago, Marilaine-
Autor(es): dc.creatorCasaca, Wallace-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T20:36:14Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T20:36:14Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-29-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-29-
Data de envio: dc.date.issued2023-03-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1016/j.simpa.2023.100482-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/248380-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/248380-
Descrição: dc.descriptionThis 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.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionSão Paulo State University (UNESP), São José dos Campos-
Descrição: dc.descriptionGraduate Program in Natural Disasters (UNESP/CEMADEN), São José dos Campos-
Descrição: dc.descriptionCivil and Environmental Engineering Graduate Program (UNESP), Bauru-
Descrição: dc.descriptionSão Paulo State University (UNESP), Araraquara-
Descrição: dc.descriptionSão Paulo State University (UNESP), São José do Rio Preto-
Descrição: dc.descriptionSão Paulo State University (UNESP), São José dos Campos-
Descrição: dc.descriptionGraduate Program in Natural Disasters (UNESP/CEMADEN), São José dos Campos-
Descrição: dc.descriptionCivil and Environmental Engineering Graduate Program (UNESP), Bauru-
Descrição: dc.descriptionSão Paulo State University (UNESP), Araraquara-
Descrição: dc.descriptionSão Paulo State University (UNESP), São José do Rio Preto-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2021/01305-6-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2021/03328-3-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 316228/2021-4-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationSoftware Impacts-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectAlgal bloom-
Palavras-chave: dc.subjectMachine learning-
Palavras-chave: dc.subjectRemote sensing-
Palavras-chave: dc.subjectSpectral index-
Título: dc.titleABD: A machine intelligent-based algal bloom detector for remote sensing images[Formula presented]-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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