Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2006 |
| Autor(a) principal: |
Batista, Marlos Henrique |
| Orientador(a): |
Haertel, Vitor Francisco de Araújo |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/11235
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Resumo: |
A alta resolução espacial, incorporada aos novos sensores remotos imageadores, apresenta um cenário que promove uma captura excessiva das variações espectrais das classes, funcionando mais como ruído e aumentando desnecessariamente a variância interna das classes. Estas características geram prejuízos no processo de classificação, pois aumentam o erro de Bayes e conseqüentemente pioram a acurácia da classificação. Por isso, a necessidade de abandonar o pixel como unidade de classificação e passar adotar regiões obtidas por segmentação prévia da imagem. Buscando introduzir no processo de classificação variáveis que pudessem se adequar a essas novas características, o presente estudo propõe-se investigar a utilização de atributos de forma e textura em adição aos atributos espectrais. Para poder avaliar a eficácia de cada atributo no processo de classificação, será utilizado um algoritmo de classificação em múltiplos estágios e entre os possíveis critérios de separabilidade será utilizada a distância de Bhattacharrya. A aplicação do algoritmo proposto foi testado sobre os dados imagem do sistema Quickbird e a implementação em ambiente Matlab. |
