Eliciting the evolution of spatiotemporal objects with case-based reasoning

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Joice Seleme Mota
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Tese
Idioma: eng
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/04.30.02.08
Resumo: Um dos principais desafios no processo de extração de informação em imagens de sensoriamento remoto é como representar e modelar os objetos geográficos que tem suas propriedades alteradas ao longo do tempo. Esta tese propõe um novo modelo, baseado na técnica de Raciocínio Baseado em Casos (RBC), para descrever a evolução de objetos geoespaciais em imagens de sensoriamento remoto. A partir de uma série de imagens de sensoriamento remoto, onde cada imagem contém o estado dos objetos em um determinado momento, da técnica RBC e do conhecimento do especialista no domínio de uma dada aplicação, o método permite descrever as trajetórias dos objetos em evolução. Dessa forma, é possível descrever como os objetos evoluem, recuperando, assim, a história completa de sua evolução. O método proposto é testado em duas regiões da Floresta Amazônica Brasileira, para descrever a evolução de padrões de desmatamento, que pode ajudar no melhor entendimento dos processos de mudanças no uso da terra nestas regiões.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisEliciting the evolution of spatiotemporal objects with case-based reasoningExtração da evolução de objetos espaço-temporais com raciocínio baseado em casos2009-05-29Gilberto CâmaraLeila Maria Garcia FonsecaMaria Isabel Soral EscadaMarcelino Pereira dos Santos SilvaRaul Queiroz FeitosaClodoveu Augusto Davis JuniorJoice Seleme MotaInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação AplicadaINPEBRspatiotemporal dataevolving ojectscase-based reasonigdeforestation objectspatterns evolutiondados espaços temporaisobjetos evolutivosraciocínio baseado em caosevolução de padrõesUm dos principais desafios no processo de extração de informação em imagens de sensoriamento remoto é como representar e modelar os objetos geográficos que tem suas propriedades alteradas ao longo do tempo. Esta tese propõe um novo modelo, baseado na técnica de Raciocínio Baseado em Casos (RBC), para descrever a evolução de objetos geoespaciais em imagens de sensoriamento remoto. A partir de uma série de imagens de sensoriamento remoto, onde cada imagem contém o estado dos objetos em um determinado momento, da técnica RBC e do conhecimento do especialista no domínio de uma dada aplicação, o método permite descrever as trajetórias dos objetos em evolução. Dessa forma, é possível descrever como os objetos evoluem, recuperando, assim, a história completa de sua evolução. O método proposto é testado em duas regiões da Floresta Amazônica Brasileira, para descrever a evolução de padrões de desmatamento, que pode ajudar no melhor entendimento dos processos de mudanças no uso da terra nestas regiões.One of the main challenges in the information extraction provided by remote sensing images is to model and to represent geographical objects that have their properties changed along the time. This thesis proposes a novel approach based on Case Based Reasoning (CBR) for describing how geospatial objects identified in remote sensing imagery evolve. Given a set of multi-temporal images, the CBR techniques and the expert knowledge in a certain application domain, the approach describes the trajectories of evolution objects. Therefore, it is possible to describe how the objects evolve by retrieving their complete evolving history. The proposed method is tested for two case studies, in the Brazilian Amazonia Forest, for describing the evolution of deforestation patterns, which can enable a better understanding of land use changes in these regions.http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/04.30.02.08info:eu-repo/semantics/openAccessengreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:53:22Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/04.30.02.08.10-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:53:23.829Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false
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