INTEGRAÇÃO DE INFORMAÇÕES ESPECTRAIS E DE FORMA NA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS COM REDES NEURAIS

• Autor(a) principal: ANDRADE, ANDRÉA FARIA
• Data de Publicação: 2003
• Outros Autores: CENTENO, JORGE ANTONIO SILVA
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Boletim de Ciências Geodésicas
• Texto Completo: https://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/1445

Neste artigo são apresentados os resultados de um estudo que tem como objetivo a inserção da forma no processo de classificação, por considerar que a mesma é relevante na identificação de objetos presentes nas imagens de alta resolução espacial. A metodologia utilizada baseia-se na análise de regiões. Para isto, a imagem é segmentada e posteriormente os segmentos obtidos, que correspondem a objetos, são classificados usando informações espectrais e espaciais. O algoritmo de classificação utilizado se baseia no princípio das Redes Neurais Artificiais. A análise de forma comprovou ser uma poderosa ferramenta na separação de objetos com características espectrais similares nas imagens de alta resolução espacial, como a malha viária e construções. Neural Netwoks Based Image Classification Using Spectral and Spatial Information Abstract In this paper, the results of a study that aims at inserting of shape parameters in the classification process is presented. The proposed methodology is based on the analysis of regions. Therefore, the image is segmented and later the resulting segments, that correspond to objects in the image, are classified using spectral and spatial information. The classification schema is based upon Artificial Neural Networks. Shape parameters proved to be a powerful tool that helps to discriminate objects with similar spectral characteristics in high spatial resolution satellite imagery, such as the road network and constructions.