Classificação hierárquica orientada a objeto em imagens de alta resolução espacial empregando atributos espaciais e espectrais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2006
Autor(a) principal: Batista, Marlos Henrique
Orientador(a): Haertel, Vitor Francisco de Araújo
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Sensoriamento remoto
Imagens digitais
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/11235
Resumo: A alta resolução espacial, incorporada aos novos sensores remotos imageadores, apresenta um cenário que promove uma captura excessiva das variações espectrais das classes, funcionando mais como ruído e aumentando desnecessariamente a variância interna das classes. Estas características geram prejuízos no processo de classificação, pois aumentam o erro de Bayes e conseqüentemente pioram a acurácia da classificação. Por isso, a necessidade de abandonar o pixel como unidade de classificação e passar adotar regiões obtidas por segmentação prévia da imagem. Buscando introduzir no processo de classificação variáveis que pudessem se adequar a essas novas características, o presente estudo propõe-se investigar a utilização de atributos de forma e textura em adição aos atributos espectrais. Para poder avaliar a eficácia de cada atributo no processo de classificação, será utilizado um algoritmo de classificação em múltiplos estágios e entre os possíveis critérios de separabilidade será utilizada a distância de Bhattacharrya. A aplicação do algoritmo proposto foi testado sobre os dados imagem do sistema Quickbird e a implementação em ambiente Matlab.
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spelling Batista, Marlos HenriqueHaertel, Vitor Francisco de Araújo2007-11-30T05:12:07Z2006http://hdl.handle.net/10183/11235000603585A alta resolução espacial, incorporada aos novos sensores remotos imageadores, apresenta um cenário que promove uma captura excessiva das variações espectrais das classes, funcionando mais como ruído e aumentando desnecessariamente a variância interna das classes. Estas características geram prejuízos no processo de classificação, pois aumentam o erro de Bayes e conseqüentemente pioram a acurácia da classificação. Por isso, a necessidade de abandonar o pixel como unidade de classificação e passar adotar regiões obtidas por segmentação prévia da imagem. Buscando introduzir no processo de classificação variáveis que pudessem se adequar a essas novas características, o presente estudo propõe-se investigar a utilização de atributos de forma e textura em adição aos atributos espectrais. Para poder avaliar a eficácia de cada atributo no processo de classificação, será utilizado um algoritmo de classificação em múltiplos estágios e entre os possíveis critérios de separabilidade será utilizada a distância de Bhattacharrya. A aplicação do algoritmo proposto foi testado sobre os dados imagem do sistema Quickbird e a implementação em ambiente Matlab.High spatial resolution image data are becoming increasingly available to the users community. The obvious advantages introduced by high resolution data also pose some new challenges. Chief among them is the problem of digital image classification. The traditional pixel based classification procedures frequently yield poor results when applied to high spatial resolution image data. The small ground pixel size frequently captures an unnecessary high level of detail resulting in large class-variances which increase the confusion among classes. In this context, it is normally more convenient to replace individual pixels by image segments, also known as objects, as individuals to be labeled according with the existing classes. One of the main advantages of employing smaller pixels is the ability of capturing spatial information such as shape and texture which may be conveniently added to the spectral data to increase the accuracy in the resulting thematic map. In this study, it is investigated the combined use of spectral and spatial attributes in a classifier. As the data dimensionality may increase substantially due to the larger amount of data used, a feature extraction process are used in the classification procedure, rather than the original spectral and spatial data themselves. A binary decision tree classifier is used in this study to label every image segment. In a binary tree, only two classes are considered at a time on every node. The feature extraction procedure has to optimize the distance between a pair of classes. In this study, the criterion used to define the linear transformation for feature extraction is the Bhattacharyya distance. The proposed methodology is tested using high spatial resolution image data acquired by the sensor system Quickbird. Results are presented and commented.application/pdfporSensoriamento remotoImagens digitaisClassificação hierárquica orientada a objeto em imagens de alta resolução espacial empregando atributos espaciais e espectraisHierarchical object-oriented classification for images of high spatial resolution using spatials and spectrals datas info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulCentro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e MeteorologiaPrograma de Pós-Graduação em Sensoriamento RemotoPorto Alegre, BR-RS2007mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT000603585.pdf.txt000603585.pdf.txtExtracted Texttext/plain277363http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/11235/2/000603585.pdf.txt9dbb5af19e180b6362e34f83f5c02391MD52ORIGINAL000603585.pdf000603585.pdfTexto completoapplication/pdf13046918http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/11235/1/000603585.pdf11971b7cdc58d636ff8d9c959356d735MD51THUMBNAIL000603585.pdf.jpg000603585.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1200http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/11235/3/000603585.pdf.jpg71ca06625067dbf6196703a2d5fa2ba6MD5310183/112352018-10-17 08:10:34.764oai:www.lume.ufrgs.br:10183/11235Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-17T11:10:34Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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