Desenvolvimento de uma meta-metodologia para classificação contextual que preserve feições estreitas (META-CCP) em imagens digitais - Willian Vieira de Oliveira (2019)
Classificação de imagens multiespectrais representa um procedimento essencial na análise de dados de sensoriamento remoto. De forma geral, o processo de classificação tem por objetivo categorizar os pixels que compõem uma imagem em relação a um determinado conjunto de classes. Classificadores por pixel tradicionais, os quais se baseiam apenas em informação espectral, tendem a produzir produtos ruidosos, o que pode estar relacionado tanto à variabilidade das amostras consideradas, quanto à variabilidade espectral observada na superfície imageada. No intuito de remover estes ruídos, métodos contextuais de classificação e pós-classificação são comumente utilizados. Entretanto, nestes processamentos, algumas feições também são eliminadas. Neste contexto, o presente trabalho aborda o problema de preservação de feições durante a aplicação de métodos contextuais de classificação em imagens multiespectrais. Este trabalho introduz uma nova abordagem de classificação, denominada Meta-metodologia de Classificação Contextual que Preserve feições estreitas (META-CCP), a qual permite conciliar remoção de ruídos e preservação de feições finas. A METACCP se baseia na identificação de pixels de alta discriminabilidade, ou seja, pixels onde a classe escolhida pelo classificador pode ser claramente distinguida das demais alternativas de classificação. Estes pixels são preservados durante a aplicação da abordagem contextual. Dessa forma, a META-CCP permite direcionar a aplicação de classificadores contextuais apenas às áreas mais susceptíveis a erros de classificação, de forma a favorecer a remoção de ruídos sem comprometer a representação das demais feições. Além disso, essa meta-metodologia permite a aplicação de diferentes métodos de classificação na etapa contextual. No intuito de validar o método desenvolvido, dois estudos de caso foram desenvolvidos, considerando tanto a classificação de imagens sintéticas quanto de imagem real de sensoriamento remoto. Em ambos os estudos realizados, a META-CCP foi aplicada considerando dois diferentes métodos contextuais de classificação: o filtro de maioria e o algoritmo ICM. Os resultados obtidos mostram que o método proposto permite reduzir eficientemente ruídos de classificação, sem resultar em danos significativos a feições estreitas.