Proposta de um algoritmo para busca de endmembers a partir da estatística dos dados espectrais da amostra

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Araújo, Gustavo Farhat de
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/22227
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (especialização)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2013.
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spelling Araújo, Gustavo Farhat deBaptista, Gustavo Macedo de MelloARAÚJO, Gustavo Farhat de. Proposta de um algoritmo para busca de endmembers a partir da estatística dos dados espectrais da amostra. 2013. 24 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Geoprocessamento Ambiental)—Universidade de Brasília, Brasília, 2013.http://bdm.unb.br/handle/10483/22227Trabalho de Conclusão de Curso (especialização)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2013.O objetivo deste trabalho foi propor um algoritmo alternativo para identificação de endmembers. O algoritmo proposto, implementado em IDL e denominado Spectral Statistics Sampler (SSS), determina, a partir de uma região de interesse, os valores de referência a serem buscados na imagem. Os valores espectrais dos pixels que compõem a imagem são, então, comparados com os valores de referência. Como resultado, o algoritmo gera uma imagem rule, com valores digitais de oito bits, sendo os valores mais significativos atribuídos aos pixels que mais se aproximam da referência. Na metodologia de testes do algoritmo, foi utilizado um conjunto de pixels puros, como endmember, para a busca do padrão em uma imagem hiperespectral do sensor AVIRIS. Os resultados do algoritmo proposto, SSS, foram comparados com os resultados dos algoritmos Spectral Angle Mapper (SAM) e Spectral Feature Fitting (SFF), por meio de uma análise pixels concordantes e de precisão e erro (matriz de confusão). Na conclusão constatou-se que o algoritmo SSS obteve resultados altamente satisfatórios, com desempenho equivalente ao algoritmo SAM e superior ao algoritmo SFF.Submitted by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2019-06-27T11:49:26Z No. of bitstreams: 1 2013_GustavoFarhatDeAraujo_tcc.pdf: 3506792 bytes, checksum: 49ce69fe99141fd0108aa9284a7b8019 (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2019-06-27T11:49:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_GustavoFarhatDeAraujo_tcc.pdf: 3506792 bytes, checksum: 49ce69fe99141fd0108aa9284a7b8019 (MD5)Made available in DSpace on 2019-06-27T11:49:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_GustavoFarhatDeAraujo_tcc.pdf: 3506792 bytes, checksum: 49ce69fe99141fd0108aa9284a7b8019 (MD5)The aim of this study was to propose an alternative algorithm to search for endmembers. The proposed algorithm, implemented in IDL and called Spectral Statistics Sampler (SSS), identifies the endmembers in the image from a region of interest. The spectral values of the pixels are compared with the ROIs endmember. As a result, the algorithm generates a rule image with 8 bits digital values, with highest values assigned to the pixels that are closer to the reference. In the validation methodology of the SSS algorithm, it was used a set of pure pixels as endmember in order to search the pattern in an AVIRIS hyperspectral data. The proposed algorithm results were compared with the results of the Spectral Angle Mapper (SAM) and Spectral Feature Fitting (SFF) algorithms by means of an analysis of pixel’s consistency and the pixel’s accuracy and error (confusion matrix). At the conclusion it was verified that the SSS algorithm obtained highly satisfactory results and its performance was equivalent to SAM and superior to SFF.Máxima verossimilhançaProposta de um algoritmo para busca de endmembers a partir da estatística dos dados espectrais da amostraProposal of an endmembers search algorithm based on sample’s spectral data statisticsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2019-06-27T11:49:38Z2019-06-27T11:49:38Z2013-12Autorização concedida pelo chefe do Instituto de Geociências para disponibilização na Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM).info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1817http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/22227/2/license.txt21554873e56ad8ddc69c092699b98f95MD52ORIGINAL2013_GustavoFarhatDeAraujo_tcc.pdf2013_GustavoFarhatDeAraujo_tcc.pdfapplication/pdf3506792http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/22227/1/2013_GustavoFarhatDeAraujo_tcc.pdf49ce69fe99141fd0108aa9284a7b8019MD5110483/222272019-06-27 08:49:39.019oai:bdm.unb.br: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Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712019-06-27T11:49:39Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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