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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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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 https://data.inpe.br/bdc/papers/.

Fonte: Projeto Brazil Data Cube.

  • Method for class noise reduction in satellite image time series reference data.

No dia 17 de Abril de 2026 teremos uma parada para manutenção no centro de dados científico do INPE. Com isso as aplicações BIG/BDC ficarão indisponíveis a partir das 07:30, com retorno previsto após as 17:00.

Contamos com a compreensão de todos.

Em desenvolvimento
Brazil Data Cube - 2019 - 2026