Uso de algoritmos genéticos como redutor de dimensionalidade na classificaçao de imagens hiperespectrais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Claudionor Ribeiro da
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/4654
Resumo: Orientador: Jorge A.Silva Centeno
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spelling Silva, Claudionor Ribeiro daCenteno, Jorge Antonio Silva, 1963-Ribeiro, Selma Regina AranhaUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências da Terra. Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas2022-08-09T18:41:55Z2022-08-09T18:41:55Z2006https://hdl.handle.net/1884/4654Orientador: Jorge A.Silva CentenoCo-orientadora: Selma R.A.RibeiroDissertaçao (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias da Terra, Programa de Pós-Graduaçao em Ciencias Geodésicas. Defesa: Curitiba, 2006Inclui bibliografiaResumo: A análise de imagens hiperespectrais possibilita um estudo mais detalhado sobre os objetos na superfície da terra. Devido sua alta resoluçao espectral, a tarefa de análise desses dados defronta-se com o fenômeno de Hughes. Esse fenômeno ocorre devido ao número geralmente limitado de amostras frente a alta dimensionalidade dos dados hiperespectrais. Uma das possíveis soluçoes para esse problema é a reduçao da dimensionalidade. Essa técnica de reduçao de dimensao é dividida em duas abordagens: seleçao de feiçoes e extraçao de feiçoes. A proposta desse trabalho foi o uso dos Algoritmos Genéticos como redutores de dimensionalidade de dados hiperespectrais, para fins de classificaçao. Foi realizado um estudo comparativo entre os algoritmos propostos e os tradicionais algoritmos seqüenciais: Sequential Forward Selection (SFS) e Sequential Backward Selection (SBS). Esses dois últimos algoritmos sao conhecidos pela simplicidade tanto conceitual como computacional. Uma segunda comparaçao foi realizada entre algoritmos de seleçao de feiçoes e um algoritmo do tipo extraçao de feiçoes (Análise por Componentes Principais). Nesse estudo foi analisado tanto a acurácia no processo de classificaçao como o tempo de processamento demandado por esses algoritmos. Após a reduçao da dimensionalidade, uma classificaçao foi executada. O classificador utilizado foi de máxima verossimilhança. Para julgamento da acurácia foram utilizados os índices kappa, acurácia global e a acurácia do ponto de vista do usuário. A metodologia proposta mostrou-se promissora, pois apresentou resultados, em termos de acurácia, superiores aos gerados pelos demais algoritmos estudados.ix, 76f. : il. algumas color., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalAlgorítmos genéticosGeodesiaUso de algoritmos genéticos como redutor de dimensionalidade na classificaçao de imagens hiperespectraisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALdisserta_claudionor.pdfapplication/pdf1541737https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/4654/1/disserta_claudionor.pdf666684d5821186a17e14f02280eee619MD51open accessTEXTdisserta_claudionor.pdf.txtExtracted Texttext/plain141302https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/4654/2/disserta_claudionor.pdf.txt22a4e719a1ef809f8c012f00b147936eMD52open accessTHUMBNAILdisserta_claudionor.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1242https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/4654/3/disserta_claudionor.pdf.jpge71045e9ee6dd528bbc9732d554f658aMD53open access1884/46542022-08-09 15:41:55.695open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/4654Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082022-08-09T18:41:55Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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