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Título: UMA ABORDAGEM BASEADA EM CONHECIMENTO PARA A INTERPRETAÇÃO AUTOMÁTICA DE DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO MULTI-DATA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): GILSON ALEXANDRE OSTWALD PEDRO DA COSTA

Colaborador(es):  RAUL QUEIROZ FEITOSA - Orientador
Número do Conteúdo: 14130
Catalogação:  15/09/2009 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14130@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14130@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14130

Resumo:
O objetivo genérico desta Tese foi o desenvolvimento de técnicas computacionais baseadas em conhecimento para apoiar a interpretação automática de dados de sensoriamento remoto multi-temporais, com ênfase na investigação da aquisição e representação explícita de conhecimento temporal, bem como na sua integração com outros tipos de conhecimento dentro do processo de interpretação. Dois objetivos específicos, inter-relacionados, foram perseguidos: (i) o desenvolvimento de um novo método de classificação baseado no conceito de cadeias nebulosas de Markov (CNM), que provê meios para a estimação de seus parâmetros temporais e para a utilização de conhecimento temporal no processo de classificação; e (ii) a modelagem e implementação de um ambiente baseado em conhecimento, de código livre, para a interpretação de dados de sensoriamento remoto. Para validar o novo método de classificação multitemporal, foram realizados experimentos voltados à interpretação de uma seqüência de três imagens LANDSAT de uma área na Região Centro-Oeste do Brasil, utilizando um método estocástico e outro analítico para a estimação das matrizes de transição de classes que compõem o modelo CNM. Enquanto os classificadores mono-temporais obtiveram uma acurácia média por classe de 55%, o esquema multi-temporal alcançou acurácias entre 63% e 94%. Resultados semelhantes em termos de acurácia global foram verificados. Além disso, quando comparado a abordagens multi-temporais correlatas, o método proposto obteve melhores resultados. De forma a validar o ambiente baseado em conhecimento aqui proposto, o método CNM foi implementado através de suas funcionalidades. Um conjunto de experimentos nos quais diferentes variações do método CNM, estruturadas no novo ambiente, foi executado satisfatoriamente.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
CAPÍTULO 6  PDF
CAPÍTULO 7  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS E APÊNDICES  PDF
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