Título: | REMOTE SENSING IMAGE CLASSIFICATION USING SVM | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Autor: |
RAPHAEL BELO DA SILVA MELONI |
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Colaborador(es): |
RUY LUIZ MILIDIU - Orientador |
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Catalogação: | 14/SET/2017 | Língua(s): | PORTUGUESE - BRAZIL |
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Tipo: | TEXT | Subtipo: | THESIS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=31439&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=31439&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.31439 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Image Classification is an information extraction process in digital images for pattern and homogeneous objects recognition. In remote sensing it aims to find patterns from digital images pixels, covering an area of earth surface, for subsequent analysis by a specialist. In this dissertation, to this images classification problem we employ Support Vector Machines, a machine learning methodology, due the possibility of working with large quantities of features. We built classifiers to the problem using different image information, such as RGB and HSB color spaces, altimetric values and infrared channel of a region. The altimetric values contributed to excellent results, since these values are fundamental characteristics of a region and they were not previously considered in remote sensing images classification. We highlight the final result, for the identifying swimming pools problem, when neighborhood is two. The results have 99 percent accuracy, 100 percent precision, 93.75 percent of recall, 96.77 percent F-Score and 96.18 percent of Kappa index.
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