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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: AN APPROACH TO MODEL MULTITEMPORAL KNOWLEDGE IN AUTOMATIC INTERPRETATION PROCESS OF REMOTELY SENSED IMAGES Autor: VANESSA DE OLIVEIRA CAMPOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RAUL QUEIROZ FEITOSA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 7963
Catalogação: 21/03/2006 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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=7963@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7963@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7963
Resumo:
Título: AN APPROACH TO MODEL MULTITEMPORAL KNOWLEDGE IN AUTOMATIC INTERPRETATION PROCESS OF REMOTELY SENSED IMAGES Autor: VANESSA DE OLIVEIRA CAMPOS
Nº do Conteudo: 7963
Catalogação: 21/03/2006 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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=7963@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7963@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7963
Resumo:
The present work presents a methodology to model the
multitemporal
knowledge for the automatic interpretation of remotely
sensed images. The used
interpretation procedure combines the multitemporal and
spectral knowledge
using fuzzy logic techniques. This method uses state
transition diagrams to
represent the possibilities of class changes within a
given time interval. The
change possibilities are estimated based on historical
data by using genetic
algorithms. The method was validated by experiments using
a set of Landsat-5
images of the Rio de Janeiro City, Brazil, acquired at 5
dates separated by
approximately 4 years. The experimental results indicated
that the use of the
multitemporal knowledge as modeled by the proposed method
brings an important
performance improvement in comparison with the pure
spectral classification.
Descrição | Arquivo |
COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT, SUMMARY AND LISTS | |
CHAPTER 1 | |
CHAPTER 2 | |
CHAPTER 3 | |
CHAPTER 4 | |
CHAPTER 5 | |
CHAPTER 6 | |
REFERENCES AND APPENDICES |