[pt] INTERPRETAÇÃO BASEADA EM CONHECIMENTO DE IMAGENS DE SENSORES REMOTOS DE ALTA RESOLUÇÃO

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: THIAGO BROERMAN CAZES
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] SENSORIAMENTO REMOTO; [pt] CLASSIFICACAO DE IMAGENS; [pt] INTERPRETACAO DE IMAGENS; [pt] IMAGENS DE ALTA RESOLUCAO; [en] REMOTE SENSING; [en] IMAGE CLASSIFICATION; [en] IMAGE INTERPRETATION; [en] HIGH RESOLUTION IMAGES
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7958&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7958&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7958

[pt] A cada dia mais e mais satélites de alta resolução têm se tornado disponíveis, criando grande demanda por novos métodos de interpretação baseados em conhecimento. Estes métodos emulam parcialmente o trabalho do especialista em análise visual de imagens. Nesse contexto, o presente trabalho apresenta um modelo de classificação baseado no conhecimento do especialista aplicado a imagens de alta resolução. O modelo de interpretação consiste de três fases. A primeira inclui o conhecimento espectral e a informação de textura. Na segunda fase dados de SIG (sistema de informação geográfico) são combinados com o resultado da análise espectral através de regras nebulosas. Na terceira e última fase é introduzido o conhecimento multitemporal através de uma estimativa das possibilidades de transição entre classes de uma mesma área em um dado intervalo de tempo. Para validação desse modelo experimentos foram realizados em imagens IKONOS e fotos aéreas de 1999, 2001 e de 2002 da área do Parque Estadual da Pedra Branca, que é um importante fragmento da Floresta Atlântica situado no estado do Rio de Janeiro, Brasil.