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Avaliação do desempenho de classificadores neurais para aplicações em sensoriamento remoto

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Avaliação do desempenho de classificadores neurais para aplicações em sensoriamento remoto

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Título Avaliação do desempenho de classificadores neurais para aplicações em sensoriamento remoto
Autor Todt, Viviane
Orientador Engel, Paulo Martins
Co-orientador Madruga, Pedro Roberto de Azambuja
Data 1998
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia. Curso de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto.
Assunto Classificacao : Imagem
Engenharia florestal
Geoinformatica
Redes neurais
Sensoriamento remoto
Resumo Atualmente, pesquisadores das mais diversas áreas, tais como: Geologia, Física, Cartografia, Oceanografia, entre outras, utilizam imagens de satélite como uma fonte valiosa para a extração de informações sobre a superfície terrestre. Muitas vezes, a análise (classificação) destas imagens é realizada por métodos tradicionais sejam eles supervisionados (como o Método de Máxima Verossimilhança Gaussiana) ou nãosupervisionados (como o Método de Seleção pelo Pico do Histograma). Entretanto, pode-se utilizar as Redes Neurais Artificiais como uma alternativa para o aumento da acurácia em classificações digitais. Neste trabalho, utilizou-se imagens multi-espectrais do satélite LANDSAT 5-TM para a identificação de espécies vegetais (Mata Nativa, Eucalyptus e Acácia) em uma região próxima aos municípios de General Câmara, Santo Amaro e Taquari, no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Comparou-se qualitativamente e quantitativamente os resultados obtidos pelo método de Máxima Verossimilhança Gaussiana e por uma Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation na classificação da área de estudo. Para tanto, parte desta área foi mapeada através de uma verificação de campo e com o auxílio de classificadores nãosupervisionados (Kohonen, que é uma Rede Neural, e o método de Seleção pelo Pico do Histograma). Com isto, foi possível coletar dois conjuntos de amostras, sendo que um deles foi utilizado para o treinamento dos métodos e o outro (conjunto de reconhecimento) serviu para a avaliação das classificações obtidas. Após o treinamento, parte da área de estudo foi classificada por ambos os métodos. Em seguida, os resultados obtidos foram avaliados através do uso de Tabelas de Contingência, considerando um nível de significância de 5%. Por fim, na maior parte dos testes realizados, a Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation apresentou valores de acurácia superiores ao Método de Máxima Verossimilhança Gaussiana. Assim, com este trabalho observou-se que não há diferença significativa de classificação para as espécies vegetais, ao nível de 5%, para a área de estudo considerada, na época de aquisição da imagem, para o conjunto de reconhecimento.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/2062
Arquivos Descrição Formato
000225307.pdf (7.752Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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