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Integração de técnicas de SIG e sensoriamento remoto na classificação de imagens digitais através do uso da teoria da evidência

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Integração de técnicas de SIG e sensoriamento remoto na classificação de imagens digitais através do uso da teoria da evidência

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Título Integração de técnicas de SIG e sensoriamento remoto na classificação de imagens digitais através do uso da teoria da evidência
Autor Lersch, Rodrigo Pereira
Orientador Haertel, Vitor Francisco de Araújo
Data 2003
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 Floresta nativa
Imagem digital : Classificação
Modelo bayesiano
Sensoriamento remoto
Sistema de Informações Geográficas
Resumo O desenvolvimento de novos, e mais eficientes, métodos de classificação de imagem digitais em Sensoriamento Remoto se constitui em uma importante área que tem chamado a atenção de muitos pesquisadores. Nesta área em particular, um problema que freqüentemente surge para a classificação de imagens digitais provenientes de cenas naturais, é a ocorrência de classes espectrais com resposta espectral muito similar. Nestes casos, os sistemas sensores mais comuns e os métodos tradicionais de classificação de imagem apresentam muito baixa precisão ou mesmo falham completamente. Várias abordagens vem sendo propostas na literatura. Uma das possíveis abordagens consiste em fazer uso de informações auxiliares que possuam poder discriminante para as classes sob análise. Esta é a possibilidade explorada nesta dissertação, utilizar-se de dados auxiliares, provenientes de fontes diversas, tais como: temperatura, precipitação, altitude e classes de solo. Estes dados são então combinados com dados provenientes de imagens multiespectrais de acordo com a Teoria de Evidência proposta por Dempster e Shafer. Esta abordagem é testada usando dados de uma área no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, com a finalidade de delimitar a ocorrência da Mata Nativa com Araucária (composta pela conifera Araucaria angustifolia), que é de difícil separação em relação a outras classes espectrais que ocorrem na região, tornando difícil o processo preciso de classificação.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/5170
Arquivos Descrição Formato
000511016.pdf (13.04Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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