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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 498027 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 498027

Título del libro: 2008 5th International Conference On Electrical Engineering, Computing Science And Automatic Control, Cce 2008
Título del capítulo: A methodology for advanced change detection with fuzzy image classification

Autores UNAM:
RENE ROLAND COLDITZ;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2008

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Palabras clave:

Change detection; Fuzzy classification; Germany; MODIS; South Africa; Automation; Control; Decision trees; Electrical engineering; Fuzzy systems; Image analysis; Image classification; Information theory; Landforms; Process control; Satellite imagery; Signal detection; Spectrometers; Time series; Mapping

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Resumen:

High-quality land cover mapping and land cover change analysis are important for regional and global studies. Time series of satellite imagery seem suitable for land cover mapping, by integrating processes on the Earth surface into the classification result. However, the coarse spatial resolution in contrast to small-scale land cover patches as well as the mapping of transition zones or inherently defined mixed classes necessitate fuzzy image classification. This study describes a methodology of fuzzy image classification using a decision tree approach and bagging. The presented bi-annual change detection technique builds directly on the fuzzy classification result and presents the change in land cover composition for each class or each pixel. Furthermore, the discrete map agreement is presented as a function of classification confidence. Results based on MODIS time series for South Africa and Germany illustrate the change detection approach. © 2008 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781424424993
Editorial:

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/ICEEE.2008.4723457