1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
Site | mtc-m21d.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/466DESP |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/01.10.14.05 |
Última Atualização | 2022:01.10.14.05.27 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/01.10.14.05.27 |
Última Atualização dos Metadados | 2023:01.03.16.46.00 (UTC) administrator |
DOI | 10.3390/rs14010209 |
ISSN | 2072-4292 |
Chave de Citação | MatosakFoTaMaBeAd:2022:MaDeCe |
Título | Mapping Deforestation in Cerrado Based on Hybrid Deep Learning Architecture and Medium Spatial Resolution Satellite Time Series |
Ano | 2022 |
Mês | Jan. |
Data de Acesso | 28 mar. 2024 |
Tipo de Trabalho | journal article |
Tipo Secundário | PRE PI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 13686 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Matosak, Bruno Menini 2 Fonseca, Leila Maria Garcia 3 Taquary, Evandro Carrijo 4 Maretto, Raian Vargas 5 Bendini, Hugo do Nascimento 6 Adami, Marcos |
Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD |
ORCID | 1 0000-0001-7029-3548 2 0000-0001-6057-7387 3 4 0000-0002-4983-2700 5 0000-0003-4435-7610 6 0000-0003-4247-4477 |
Grupo | 1 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 3 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 4 5 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 6 COEAM-CGGO-INPE-MCTI-GOV-BR |
Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 University of Twente 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 bruno.matosak@inpe.br 2 leila.fonseca@inpe.br 3 evandro.taquary@inpe.br 4 r.v.maretto@utwente.nl 5 hugo.bendini@inpe.br 6 marcos.adami@inpe.br |
Revista | Remote Sensing |
Volume | 14 |
Número | 1 |
Páginas | e209 |
Nota Secundária | B3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I |
Histórico (UTC) | 2022-01-10 14:05:27 :: simone -> administrator :: 2022-01-10 14:05:27 :: administrator -> simone :: 2022 2022-01-10 14:05:50 :: simone -> administrator :: 2022 2023-01-03 16:46:00 :: administrator -> simone :: 2022 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Tipo do Conteúdo | External Contribution |
Tipo de Versão | publisher |
Palavras-Chave | Brazilian savanna Cerrado Deforestation Landsat LSTM Sentinel Time series U-Net |
Resumo | Cerrado is the second largest biome in Brazil, covering about 2 million km2. This biome has experienced land use and land cover changes at high rates due to agricultural expansion so that more than 50% of its natural vegetation has already been removed. Therefore, it is crucial to provide technology capable of controlling and monitoring the Cerrado vegetation suppression in order to undertake the environmental conservation policies. Within this context, this work aims to develop a new methodology to detect deforestation in Cerrado through the combination of two Deep Learning (DL) architectures, Long Short-Term Memory (LSTM) and U-Net, and using Landsat and Sentinel image time series. In our proposed method, the LSTM evaluates the time series in relation to the time axis to create a deforestation probability map, which is spatially analyzed by the U-Net algorithm alongside the terrain slope to produce final deforestation maps. The method was applied in two different study areas, which better represent the main deforestation patterns present in Cerrado. The resultant deforestation maps based on cost-free Sentinel-2 images achieved high accuracy metrics, peaking at an overall accuracy of 99.81% ± 0.21 and F1-Score of 0.8795 ± 0.1180. In addition, the proposed method showed strong potential to automate the PRODES project, which provides the official Cerrado yearly deforestation maps based on visual interpretatio. |
Área | SRE |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mapping Deforestation in... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Mapping Deforestation in... |
Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGGO > Mapping Deforestation in... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | |
|
4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/466DESP |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/466DESP |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | remotesensing-14-00209-v2.pdf |
Grupo de Usuários | simone |
Grupo de Leitores | administrator simone |
Visibilidade | shown |
Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE 8JMKD3MGPCW/46KUBT5 |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 3 sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.35 2 sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 1 |
Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS. |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | simone |
atualizar | |
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