Uso de informações contextuais no processo de classificação de imagens do sensoriamento remoto
type: CreativeWork
description: A utilização de informações exclusivamente espectrais para classificação de imagens tem se mostrado pouco eficiente frente aos complexos cenários que o avanço tecnológico de observação terrestre oferece. Por esse motivo, a pesquisa apresentada nesta dissertação propõe a consideração de informações contextuais para auxiliar no processo de classificação de imagens digitais do sensoriamento remoto. Para demonstrar a viabilidade da proposta, aplicou-se a metodologia no estudo de caso para determinação de áreas de vegetação no Município de Belo Horizonte MG. Através de contato com órgãos da Prefeitura de Belo Horizonte, provedores dos dados espaciais, foram estabelecidas as classes informacionais a serem discriminadas pelo processo. Os dados constavam de planos de informação vetoriais e imagens multiespectrais do satélite artificial QuickBird 2. Após edição de parte dos dados vetoriais e posterior conversão para o formato raster, aliada ao processo de atenuação dos efeitos atmosféricos e ortorretificação das imagens, iniciou-se a aplicação do método. Primeiramente foram levantadas quais informações contextuais seriam úteis à identificação das classes informacionais almejadas, em seguida realizaram-se procedimentos para se obtê-las. Optou-se então por tratar a modelagem do contexto por meio de duas abordagens distintas: uma direta e outra indireta. A modelagem direta caracterizou-se por operações de intersecção de imagens com tipo de dados booleanos, enquanto a modelagem indireta forneceu a opção de manipular tipos de dados contínuos. A modelagem direta foi aplicada para obtenção da ocorrência de áreas de vegetação em vias e em quadras, conseguida a partir da variável de ambiente espectral NDVI. Após, foi realizada operação de intersecção com imagens de vegetação, de vias e de quadras. Para aplicação da modelagem indireta, as informações contextuais foram definidas para melhor caracterizar tipos de vegetação (floresta nativa; floresta plantada, cerrado, campo cerrado e ca…
abstract: A utilização de informações exclusivamente espectrais para classificação de imagens tem se mostrado pouco eficiente frente aos complexos cenários que o avanço tecnológico de observação terrestre oferece. Por esse motivo, a pesquisa apresentada nesta dissertação propõe a consideração de informações contextuais para auxiliar no processo de classificação de imagens digitais do sensoriamento remoto. Para demonstrar a viabilidade da proposta, aplicou-se a metodologia no estudo de caso para determinação de áreas de vegetação no Município de Belo Horizonte MG. Através de contato com órgãos da Prefeitura de Belo Horizonte, provedores dos dados espaciais, foram estabelecidas as classes informacionais a serem discriminadas pelo processo. Os dados constavam de planos de informação vetoriais e imagens multiespectrais do satélite artificial QuickBird 2. Após edição de parte dos dados vetoriais e posterior conversão para o formato raster, aliada ao processo de atenuação dos efeitos atmosféricos e ortorretificação das imagens, iniciou-se a aplicação do método. Primeiramente foram levantadas quais informações contextuais seriam úteis à identificação das classes informacionais almejadas, em seguida realizaram-se procedimentos para se obtê-las. Optou-se então por tratar a modelagem do contexto por meio de duas abordagens distintas: uma direta e outra indireta. A modelagem direta caracterizou-se por operações de intersecção de imagens com tipo de dados booleanos, enquanto a modelagem indireta forneceu a opção de manipular tipos de dados contínuos. A modelagem direta foi aplicada para obtenção da ocorrência de áreas de vegetação em vias e em quadras, conseguida a partir da variável de ambiente espectral NDVI. Após, foi realizada operação de intersecção com imagens de vegetação, de vias e de quadras. Para aplicação da modelagem indireta, as informações contextuais foram definidas para melhor caracterizar tipos de vegetação (floresta nativa; floresta plantada, cerrado, campo cerrado e ca…
author: Assis, Leonardo Campos de
language: por
keywords: Inferência Bayesiana, Regressão logística binomial, Imagens fundamentadas em valores de probabilidade, Bayesian model, Binomial Logistic Regression, Imagery founded on probability values
date published: 2008-07-08
date modified: 2026-07-24T01:21:37Z
provider: Brazil UFV
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidade Federal de Viçosa