Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marujo, Rennan de Freitas Bezerra
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5097
Resumo: O presente trabalho avalia métodos de segmentação em imagens de satélite visando a construção de uma árvore de processos automatizada para a classificação de áreas cafeeiras. As imagens passaram por diferentes métodos de segmentação, caracterização de atributos espaciais, espectrais, forma e textura, uma vez que este tipo de cultivo, devido as suas características instrinsicas é facilmente confundido com a mata nativa em processos de classificação automática onde consideram-se apenas as variações espectrais. Foram usados algoritmos segmentadores de imagens, algoritmos de aprendizagem supervisionada e imagens do satélite Rapideye, que possuem alta resolução espacial e radiométrica. A avaliação da segmentação foi feita comparando 3 algoritmos: Chess board, Quad tree e Multi-resolution segmentation, em 2 níveis hierárquicos, utilizando o algoritmo do vizinho mais próximo para a classificação da imagem através das amostras coletadas. As acurácias foram comparadas com o algoritmo de classificação pixel a pixel de máxima verossimilhança que é um método baseado puramente em valores espectrais, O método mais preciso foi Multi-resolution segmentation com um índice global e índice Kappa de 80,7616% e 0,7115 respectivamente. Utilizou-se como avaliadores específicos a acurácia de produtor para a classe café que apresentou 78,97% e a acurácia de usuário também para a classe café, com acerto de 77,35%. Estes expressam uma boa qualificação, mas requerem uma pós classificação feita por interprete humano para obter valores mais precisos.
id UFLA_e43d417570e6ba40f2b1fcd9cb09bce2
oai_identifier_str oai:localhost:1/5097
network_acronym_str UFLA
network_name_str Repositório Institucional da UFLA
repository_id_str
spelling Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeirasClassificação automáticaCafeiculturaSegmentaçãoClassificação orientada a segmentoSensoriamento remotoO presente trabalho avalia métodos de segmentação em imagens de satélite visando a construção de uma árvore de processos automatizada para a classificação de áreas cafeeiras. As imagens passaram por diferentes métodos de segmentação, caracterização de atributos espaciais, espectrais, forma e textura, uma vez que este tipo de cultivo, devido as suas características instrinsicas é facilmente confundido com a mata nativa em processos de classificação automática onde consideram-se apenas as variações espectrais. Foram usados algoritmos segmentadores de imagens, algoritmos de aprendizagem supervisionada e imagens do satélite Rapideye, que possuem alta resolução espacial e radiométrica. A avaliação da segmentação foi feita comparando 3 algoritmos: Chess board, Quad tree e Multi-resolution segmentation, em 2 níveis hierárquicos, utilizando o algoritmo do vizinho mais próximo para a classificação da imagem através das amostras coletadas. As acurácias foram comparadas com o algoritmo de classificação pixel a pixel de máxima verossimilhança que é um método baseado puramente em valores espectrais, O método mais preciso foi Multi-resolution segmentation com um índice global e índice Kappa de 80,7616% e 0,7115 respectivamente. Utilizou-se como avaliadores específicos a acurácia de produtor para a classe café que apresentou 78,97% e a acurácia de usuário também para a classe café, com acerto de 77,35%. Estes expressam uma boa qualificação, mas requerem uma pós classificação feita por interprete humano para obter valores mais precisos.Lacerda, Wilian SoaresVolpato, Margarete Marin LordeloSaúde, André VitalAlves, Helena Maria RamosMarujo, Rennan de Freitas Bezerra2015-02-19T19:58:13Z2015-02-19T19:58:13Z2015-02-192013-04-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfMARUJO, R. F. B. Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras. 2013. 50 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5097info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2018-10-09T19:04:24Zoai:localhost:1/5097Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2018-10-09T19:04:24Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false
dc.title.none.fl_str_mv Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras
title Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras
spellingShingle Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras
Marujo, Rennan de Freitas Bezerra
Classificação automática
Cafeicultura
Segmentação
Classificação orientada a segmento
Sensoriamento remoto
title_short Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras
title_full Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras
title_fullStr Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras
title_full_unstemmed Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras
title_sort Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras
author Marujo, Rennan de Freitas Bezerra
author_facet Marujo, Rennan de Freitas Bezerra
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Lacerda, Wilian Soares
Volpato, Margarete Marin Lordelo
Saúde, André Vital
Alves, Helena Maria Ramos
dc.contributor.author.fl_str_mv Marujo, Rennan de Freitas Bezerra
dc.subject.por.fl_str_mv Classificação automática
Cafeicultura
Segmentação
Classificação orientada a segmento
Sensoriamento remoto
topic Classificação automática
Cafeicultura
Segmentação
Classificação orientada a segmento
Sensoriamento remoto
description O presente trabalho avalia métodos de segmentação em imagens de satélite visando a construção de uma árvore de processos automatizada para a classificação de áreas cafeeiras. As imagens passaram por diferentes métodos de segmentação, caracterização de atributos espaciais, espectrais, forma e textura, uma vez que este tipo de cultivo, devido as suas características instrinsicas é facilmente confundido com a mata nativa em processos de classificação automática onde consideram-se apenas as variações espectrais. Foram usados algoritmos segmentadores de imagens, algoritmos de aprendizagem supervisionada e imagens do satélite Rapideye, que possuem alta resolução espacial e radiométrica. A avaliação da segmentação foi feita comparando 3 algoritmos: Chess board, Quad tree e Multi-resolution segmentation, em 2 níveis hierárquicos, utilizando o algoritmo do vizinho mais próximo para a classificação da imagem através das amostras coletadas. As acurácias foram comparadas com o algoritmo de classificação pixel a pixel de máxima verossimilhança que é um método baseado puramente em valores espectrais, O método mais preciso foi Multi-resolution segmentation com um índice global e índice Kappa de 80,7616% e 0,7115 respectivamente. Utilizou-se como avaliadores específicos a acurácia de produtor para a classe café que apresentou 78,97% e a acurácia de usuário também para a classe café, com acerto de 77,35%. Estes expressam uma boa qualificação, mas requerem uma pós classificação feita por interprete humano para obter valores mais precisos.
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013-04-10
2015-02-19T19:58:13Z
2015-02-19T19:58:13Z
2015-02-19
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv MARUJO, R. F. B. Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras. 2013. 50 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5097
identifier_str_mv MARUJO, R. F. B. Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras. 2013. 50 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.
url http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5097
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFLA
instname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)
instacron:UFLA
instname_str Universidade Federal de Lavras (UFLA)
instacron_str UFLA
institution UFLA
reponame_str Repositório Institucional da UFLA
collection Repositório Institucional da UFLA
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)
repository.mail.fl_str_mv nivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.br
_version_ 1815439304607924224