Contribuição para a semi-automação do registro de imagens de diferentes sensores na análise multitemporal
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Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Araki, Hideo, 1961-Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências da Terra. Programa de Pós-Graduação em Ciências GeodésicasCenteno, Jorge Antonio Silva, 1963-Silva, Mara Rubia2024-05-06T18:12:19Z2024-05-06T18:12:19Z2007https://hdl.handle.net/1884/20466Inclui apêndicesOrientador: Jorge A. Silva CentenoCoorientador: Hideo ArakiDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas. Defesa: Curitiba, 28/09/2007Inclui bibliografiaResumo: Este trabalho faz parte do projeto GEOSAFRAS, desenvolvimento e gerenciamento das safras no país, de responsabilidade da Companhia Nacional de Abastecimento e do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento. Tem como objetivo a semi-automação do processo de correção geométrica utilizando uma imagem corrigida a partir de uma carta digital, a qual servirá de base para corrigir as imagens de ajuste multitemporais e de diferentes sensores. As imagens de ajuste são corrigidas pelo processo imagem-imagem. O primeiro passo consiste na composição da malha relacional que é gerada pela segmentação, classificação das imagens e seleção dos segmentos. O passo seguinte consiste na busca da correspondência (matching) da malha relacional formada pelos segmentos. A busca da malha é feita pelos algoritmos genéticos. Uma vez obtida a solução ideal, os centróides dos segmentos são utilizados como pontos de controle no processo de correção geométrica. Os resultados mostram que algoritmos genéticos encontraram a solução ótima de correspondência ideal da malha relacional na grande maioria dos experimentos realizados. Além disso, foi encontrada uma solução sub-ótima de correspondência para a imagem de ajuste LANDSAT 2002 reamostrada, a qual possui um segmento que sofre grandes variações em relação ao mesmo segmento na imagem de referênciaAbstract: This work is part of the GEOSAFRAS project, development and management of the harvests in Brazil, leaded by the National Company of Supply and the Program the of United Nations for the Development. It has as objective the semi-automation of the of geometric correction using a georeferenced image, as base to correct new images, of other dates and of different sensors. The images are corrected by the imageimage process. The first step consists of the segmentation and classification of the images and the selection of segments for the composition of a relational mesh. The mesh step is to match the relational mesh of the new image to the reference image. The genetic algorithms are used to match the mesh. After getting the ideal solution of correspondence, the centroids of the segments are used as control points in the geometric correction. The genetic algorithms find the optimal solution of the ideal correspondence of the relational mesh for almost all the experiments. In some cases, a sub-optimal solution is found. That happens when the segments in the new image change significantly with time, interns of spectral or spatial variations.140f. : il. color., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalMapeamento digitalSensoriamento remotoAutomaçãoDetectoresAlgorítmos genéticosGeodésiaContribuição para a semi-automação do registro de imagens de diferentes sensores na análise multitemporalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALDISSERTACAO_SILVA_M_R_2007.pdfapplication/pdf3382949https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/20466/1/DISSERTACAO_SILVA_M_R_2007.pdf649adc720063c59372cc29940a62d6b5MD51open accessTEXTDISSERTACAO_SILVA_M_R_2007.pdf.txtExtracted Texttext/plain211762https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/20466/2/DISSERTACAO_SILVA_M_R_2007.pdf.txtdeb6eced17e007cad65940fb2fb1a469MD52open accessTHUMBNAILDISSERTACAO_SILVA_M_R_2007.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1240https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/20466/3/DISSERTACAO_SILVA_M_R_2007.pdf.jpge6d1d05a63f9915318c0c8ca7c02ceb1MD53open access1884/204662024-05-06 15:12:19.84open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/20466Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-05-06T18:12:19Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false |
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