[en] A COMPARISON OF CASCADE MULTITEMPORAL IMAGE CLASSIFICATION METHODS

• Autor(a) principal: LIGIA MARCELA TARAZONA ALVARADO
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Outros
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37871@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37871@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.37871
• topic: [pt] SENSORIAMENTO REMOTO; [pt] FMC; [pt] ANALISE MULTITEMPORAL; [pt] SVM; [pt] HMM; [en] REMOTE SENSING; [en] FMC; [en] MULTITEMPORAL ANALYSIS; [en] SVM; [en] HMM

[pt] Esta dissertação faz uma comparação de três métodos de classificação em cascata de imagens multitemporais. Os classificadores se baseiam nas seguintes técnicas: (1) Máquina de Suporte Vetorial (SVM), (2) Modelos Ocultos de Markov (HMM) e (3) Cadeias de Markov Nebulosas(FMC). Para verificar a robustez dos modelos de classificação, introduziram-se nos dados de entrada outliers, avaliando-se assim, a robustez dos classificadores. Adicionalmente, avaliou-se o desempenho dos métodos quando a proporção de ocorrências de cada transição de classe no conjunto de treinamento difere da proporção no conjunto de teste. Determinou-se também qual o benefício do uso de conhecimento a priori sobre as transições possíveis. A análise experimental foi realizada sobre dois conjuntos de imagens de diferentes características, um par de imagens IKONOS do Rio de Janeiro, Brasil e um par de imagens LANDSAT7 de Alcinópolis, Mato Grosso do Sul. O estudo revelou que acurácia global das três abordagens tem um comportamento similar nos diferentes experimentos. Mostrou também que todas as três abordagens multitemporais apresentam desempenho superior aos seus homólogos monotemporais.