Análise de cenários para classificação de dados de sensoriamento remoto usando otimização multiobjetivo e hierarquia de classes - Eliana Pantaleão (2012)
Este trabalho propõe um método para análise automática de cenários para a classifi-cação de imagens em sensoriamento remoto. Em uma tarefa típica de classificação de imagens, o analista decide inicialmente vários parâmetros a serem utilizados, como o tipo do classificador, o conjunto de classes de interesse e o conjunto de atributos que melhor caracteriza suas classes. Em um processo de tentativa e erro, muitas vezes é necessário que se encontre a melhor combinação desses parâmetros, aquela que dará um resultado mais satisfatório na classificação. O método proposto modela a busca por esses parâmetros como um problema de otimização multiobjetivo, em que os diversos anseios do usuário podem ser considerados. Além de melhor desempenho na classificação, o uso do sistema exige menos conhecimento específico do usuário sobre o comportamento dos atributos e das classes de interesse. O problema da otimização é resolvido por um algoritmo evolutivo que busca a fronteira de Pareto do problema. O resultado são as soluções de compromisso, ou seja, aquelas que atendem o conjunto de objetivos como um todo. Ao final do processo, uma heurística é utilizada para reduzir o conjunto de Pareto e sugerir opções ao usuário. Foram realizados dois estudos de caso e os resultados coincidiram com aqueles obtidos por estudos não automatizados.