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Uma Abordagem fuzzy na detecção automática de mudanças do uso do solo usando imagens de fração e de informações de contexto espacial

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Uma Abordagem fuzzy na detecção automática de mudanças do uso do solo usando imagens de fração e de informações de contexto espacial

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Título Uma Abordagem fuzzy na detecção automática de mudanças do uso do solo usando imagens de fração e de informações de contexto espacial
Outro título A fuzzy approach to land use automatic change detection using fraction images and spatial context information
Autor Zanotta, Daniel Capella
Orientador Haertel, Vitor Francisco de Araújo
Data 2010
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia. Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto.
Assunto Imagens de satelite
Sensoriamento remoto
Uso do solo
[en] Fuzzy change detection
[en] Linear mixture model
[en] Spatial context
[en] Sub-pixel change
Resumo Nesta dissertação está proposta uma metodologia para fins de detecção de mudanças do uso do solo em imagens multitemporais de sensoriamento remoto. Em lugar de classificar os pixels de imagens que cobrem uma cena, em duas classes exaustivas e mutuamente excludentes (mudança, não-mudança), propõe-se adotar uma abordagem do tipo fuzzy, na qual são estimados os graus de pertinência às classes mudança e não-mudança. Com este objetivo adota-se aqui uma abordagem em nível de sub-pixel na estimação dos graus de pertinência para cada pixel. Esta abordagem se mostra mais adequada para fins de modelagem do que ocorre em cenas naturais, onde as alterações que acontecem ao longo de um período de tempo tendem a apresentar uma variação contínua em lugar de discreta. Em uma segunda etapa, os graus de pertinência estimados recebem um ajustamento adicional por meio da introdução de informações de contexto espacial. A metodologia proposta foi testada por meio de três experimentos, um empregando uma imagem sintética e dois utilizando imagens reais. A partir da análise quantitativa dos resultados e comparação com estudos semelhantes, comprova-se a adequação da metodologia proposta.
Abstract In this dissertation it is proposed a new methodology to land use change detection in remote sensing multitemporal image data. Rather than applying a rigid labeling of the pixels in the image data into two classes (change, no-change), we propose estimating the degrees of membership to classes change and no-change in a fuzzy-like fashion. To this end, a sub-pixel approach is implemented to detect the degree of change in every pixel. This methodology aims at modeling natural scenes in a more realistic way, since changes in natural scenes tend to occur in a continuum rather than in a sharp distinctive way. In a second step, the estimated values for the degrees of membership are further refined by means of spatial context information. Three experiments were performed to test the proposed methodology, one employing synthetic data and two using real image data. From the quantitative analysis of the results and from similar studies we can prove the adequacy of the proposed methodology.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/27039
Arquivos Descrição Formato
000762189.pdf (4.433Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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