Título
[en] A COMPARISON OF CASCADE MULTITEMPORAL IMAGE CLASSIFICATION METHODS
Título
[pt] COMPARAÇÃO DE MÉTODOS DE CLASSIFICAÇÃO MULTITEMPORAL EM CASCATA
Autor
[pt] LIGIA MARCELA TARAZONA ALVARADO
Vocabulário
[pt] SENSORIAMENTO REMOTO
Vocabulário
[pt] FMC
Vocabulário
[pt] ANALISE MULTITEMPORAL
Vocabulário
[pt] SVM
Vocabulário
[pt] HMM
Vocabulário
[en] REMOTE SENSING
Vocabulário
[en] FMC
Vocabulário
[en] MULTITEMPORAL ANALYSIS
Vocabulário
[en] SVM
Vocabulário
[en] HMM
Resumo
[pt] Esta dissertação faz uma comparação de três métodos de classificação em
cascata de imagens multitemporais. Os classificadores se baseiam nas seguintes
técnicas: (1) Máquina de Suporte Vetorial (SVM), (2) Modelos Ocultos de
Markov (HMM) e (3) Cadeias de Markov Nebulosas(FMC). Para verificar a
robustez dos modelos de classificação, introduziram-se nos dados de entrada
outliers, avaliando-se assim, a robustez dos classificadores. Adicionalmente,
avaliou-se o desempenho dos métodos quando a proporção de ocorrências de cada
transição de classe no conjunto de treinamento difere da proporção no conjunto de
teste. Determinou-se também qual o benefício do uso de conhecimento a priori
sobre as transições possíveis. A análise experimental foi realizada sobre dois
conjuntos de imagens de diferentes características, um par de imagens IKONOS
do Rio de Janeiro, Brasil e um par de imagens LANDSAT7 de Alcinópolis, Mato
Grosso do Sul. O estudo revelou que acurácia global das três abordagens tem um
comportamento similar nos diferentes experimentos. Mostrou também que todas
as três abordagens multitemporais apresentam desempenho superior aos seus
homólogos monotemporais.
Resumo
[en] This dissertation compares three cascade multitemporal image classification
methods based on: (1) Support Vector Machines (SVM), (2) Hidden Markov
Models (HMM) and (3) Fuzzy Markov Chains (FMC). The robustness of the
classification models is verified, by introducing outliers in the data set.
Additionally, performance of each method is evaluated when the number of
occurrences of each class transition is different in the training and in the testing
set. The gain of exploiting a prior knowledge regarding the admissible transitions
in each target site is also investigated. The experimental analysis is conducted
over two data sets with different characteristics; specifically a pair of IKONOS
images of Rio de Janeiro and a pair of LANDSAT7 images of Alcinópolis, Mato
Grosso do Sul. This study has concluded that the overall accuracy of the three
approaches are similar through all experiments. The superiority ofthe
multitemporal approaches over the monotemporal counterparts was confirmed.
Orientador(es)
RAUL QUEIROZ FEITOSA
Coorientador(es)
GILSON ALEXANDRE OSTWALD PEDRO DA COSTA
Banca
RAUL QUEIROZ FEITOSA
Banca
GUILHERME LUCIO ABELHA MOTA
Banca
KARLA TEREZA FIGUEIREDO LEITE
Banca
GILSON ALEXANDRE OSTWALD PEDRO DA COSTA
Catalogação
2019-04-30
Apresentação
2014-05-16
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37871@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37871@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.37871
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