Classificação de amostras de imagens geo-referenciadas para correção geométrica de imagens dos satélites CBERS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Emiliano Ferreira Castejon
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Processamento de imagens
Sensoriamento remoto
Visão por computadores
Reconhecimento de padrões
Classificação de imagens
Códigos de correção de erros
Computação
Engenharia eletrônica
Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1558
Resumo: A série de satélites CBERS é o resultado da cooperação entre o Brasil e China. As imagens CBERS são distribuídas gratuitamente mas para que seja possível utilizá-las, é necessário aplicar um método de correção geométrica de forma manual ou assistida. Somente após a correção existe correspondência entre as posições de pontos das imagens e as posições dos respectivos objetos na superfície da Terra. A partir de um método automático de correção, que usa como referência amostras de imagens previamente corrigidas, é proposta uma forma de aperfeiçoamento pela seleção automática das amostras de referência. São usadas técnicas de classificação e diferentes conjuntos de atributos radiométricos extraídos das imagens. Pelo estudo do comportamento de diferentes modelos de classificação foi possível definir qual o modelo que seleciona de forma ótima as melhores amostras. Para demonstrar a eficácia e o ganho de desempenho o método de correção proposto é aplicado em um conjunto de imagens CBERS usando as amostras de imagens selecionadas automaticamente.
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