Título
[en] AN APPROACH TO MODEL MULTITEMPORAL KNOWLEDGE IN AUTOMATIC INTERPRETATION PROCESS OF REMOTELY SENSED IMAGES
Título
[pt] UM MÉTODO DE MODELAGEM DO CONHECIMENTO MULTITEMPORAL PARA A INTERPRETAÇÃO AUTOMÁTICA DE IMAGENS DE SENSORES REMOTOS
Autor
[pt] VANESSA DE OLIVEIRA CAMPOS
Vocabulário
[pt] ALGORITMO GENETICO
Vocabulário
[pt] INTERPRETACAO BASEADA EM CONHECIMENTO
Vocabulário
[pt] PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGEM
Vocabulário
[pt] SENSORIAMENTO REMOTO
Vocabulário
[en] GENETIC ALGORITHM
Vocabulário
[en] KNOWLEDGE BASED INTERPRETATION
Vocabulário
[en] IMAGE DIGITAL PROCESSING
Vocabulário
[en] REMOTE SENSING
Resumo
[pt] O presente trabalho apresenta uma metodologia para
modelagem do
conhecimento multitemporal para a interpretação
automática
de imagens de
sensores remotos. O procedimento de interpretação
utilizado combina os
conhecimentos multitemporal e espectral usando técnicas
da
lógica nebulosa. O
método utiliza diagramas de transição de estado para
representar as possibilidades
de mudanças de classe dentro de um determinado intervalo
de tempo. As
possibilidades de mudança são estimadas a partir de
dados
históricos da mesma
região usando algoritmos genéticos. O método foi
validado
experimentalmente
usando como base um conjunto de imagens Landsat-5 da
cidade do Rio de
Janeiro, obtidas em 5 datas separadas por
aproximadamente
4 anos. Os resultados
experimentais indicaram que o uso do conhecimento
multitemporal, conforme
modelado pelo método proposto traz uma melhora
importante
de desempenho da
classificação em comparação à classificação puramente
espectral.
Resumo
[en] 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.
Orientador(es)
RAUL QUEIROZ FEITOSA
Banca
RAUL QUEIROZ FEITOSA
Banca
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO
Banca
GUILHERME LUCIO ABELHA MOTA
Banca
LUIZ FELIPE GUANAES REGO
Banca
OSCAR RICARDO VERGARA
Catalogação
2006-03-21
Apresentação
2005-09-08
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
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Idioma(s)
PORTUGUÊS
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
Arquivos do conteúdo
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 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS E APÊNDICES PDF