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Produção, visualização e análise de grandes volumes de imagens de sensoriamento remoto modeladas como cubos de dados multidimensionais para todo o território brasileiro.

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O Data Cube Explorer é um portal web para visualização de cubos de dados, coleções de imagens e classificações.

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Nova publicação da equipe do Brazil Data Cube

A bolsista Lorena Santos, do projeto Brazil Data Cube, publicou o artigo “Quality control and class noise reduction of satellite image time series” na ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, juntamente com seus orientadores da OTG e pesquisadores do projeto, Karine Ferreira, Gilberto Camara e Michelle Picoli.”

O artigo é resultado do seu doutorado realizado na CAP, e mostra a importância do uso de amostras de boa qualidade quando técnicas de aprendizado de máquina são aplicadas. No artigo é proposto um método que utiliza mapas auto-organizáveis e inferência bayesiana para reduzir ruídos de classe através de séries temporais de imagens de satélite.

Para ver outras publicações da equipe do BDC, acesse http://www.brazildatacube.org/papers/.

Fonte: Projeto Brazil Data Cube.

  • Method for class noise reduction in satellite image time series reference data.
Brazil Data Cube - 2019 - 2024