XINFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital
Título: UMA ABORDAGEM BASEADA EM CONHECIMENTO PARA A INTERPRETAÇÃO AUTOMÁTICA DE DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO MULTI-DATA Autor: GILSON ALEXANDRE OSTWALD PEDRO DA COSTA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RAUL QUEIROZ FEITOSA - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 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:
Título: UMA ABORDAGEM BASEADA EM CONHECIMENTO PARA A INTERPRETAÇÃO AUTOMÁTICA DE DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO MULTI-DATA Autor: GILSON ALEXANDRE OSTWALD PEDRO DA COSTA
Nº do Conteudo: 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.