Análise discriminatória de alvos da paisagem urbana em imagens aéreas multiespectrais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Barros, Anderson de Freitas [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/88160
Resumo: O reconhecimento de padrões de alvos específicos presentes na paisagem urbana como telhados de edificações as quais não são padronizados, ou seja, possuem variadas formas geométricas, dimensões, cores e texturas não é uma tarefa simples devido à alta complexidade desses alvos. Detectar e discriminar esses alvos constitui tarefa fundamental nos processos de mapeamento baseados em análise de imagem. Entretanto, graças aos avanços tecnológicos incorporados às câmaras fotogramétricas digitais, tem-se percebido um aumento contínuo da resolução espectral. Isso torna possível adquirir imagens com maior potencial para a discriminação devido aos atributos espectrais. Como alternativa de sistema de aerolevantamento, foi desenvolvido o Sistema Aerotransportado de Aquisição e Pós- Processamento de Imagens Digitais (SAAPI) o qual é capaz de adquirir imagens aéreas multiespectrais com alta resolução espacial. O SAAPI é composto por sensores de quadro capazes de produzir imagens multiespectrais com características de flexibilidade, confiabilidade e baixo custo. Mas, esses dados espectrais devem ser avaliados em aplicações de reconhecimento de padrões para aprimorar sua utilização. Nesse contexto, este trabalho busca ajustar índices de realce para serem capazes de destacar alvos específicos como corpo d’água, sombra, via pavimentada e vegetação presentes na paisagem urbana registrados em imagens adquiridas pelo SAAPI...