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Classificação de imagens de sensoriamento remoto baseada em textura por redes neurais

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Classificação de imagens de sensoriamento remoto baseada em textura por redes neurais

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Título Classificação de imagens de sensoriamento remoto baseada em textura por redes neurais
Autor Beluco, Adriano
Orientador Engel, Paulo Martins
Data 2002
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 Geoinformatica
Redes neurais
Sensoriamento remoto
Resumo O objetivo principal deste trabalho é propor uma metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto que integre a importância de atributos de textura na seleção de feições, através da utilização de freqüências espaciais de cada classe textural e sua direção, com a eficiência das redes neurais artificiais para classificá-las. O processo é composto por uma etapa de filtragem baseada nos filtros de Gabor, seguida de uma fase de classificação através de uma rede neural Multi-Layer Perceptron com algoritmo BackPropagation. A partir da transformada de Fourier são estimados os parâmetros a serem utilizados na constituição dos filtros de Gabor, adequados às freqüências espaciais associadas a cada classe presente na imagem a ser classificada. Desta forma, cada filtro gera uma imagem filtrada. O conjunto de filtros determina um conjunto de imagens filtradas (canais texturais). A classificação pixel a pixel é realizada pela rede neural onde cada pixel é definido por um vetor de dimensionalidade igual ao número de filtros do conjunto. O processo de classificação através da rede neural Multi-Layer Perceptron foi realizado pelo método de classificação supervisionada. A metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto proposta neste trabalho foi testada em imagens sintética e real de dimensões 256 x 256 pixels. A análise dos resultados obtidos é apresentada sob a forma de uma Matriz de Erros, juntamente com a discussão dos mesmos.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/6046
Arquivos Descrição Formato
000479813.pdf (4.425Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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