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

• Autor(a) principal: Emiliano Ferreira Castejon
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA
• Texto Completo: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1558
• topic: Processamento de imagens; Sensoriamento remoto; Visão por computadores; Reconhecimento de padrões; Classificação de imagens; Códigos de correção de erros; Computação; Engenharia eletrônica

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.