Desenvolvimento do classificador Pixel Explorer (PEX), para a discretização de alvos em imagens multiespectrais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marinho, Carlos Alberto Branco
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: https://repositorio.unb.br/handle/10482/37384
Resumo: Tese (Doutorado em Ciências Ambientais)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB - Planaltina, Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais, Planaltina, 2019.
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spelling Desenvolvimento do classificador Pixel Explorer (PEX), para a discretização de alvos em imagens multiespectraisSistemas sensoresClassificação de imagensProcessamento de imagens - técnicas digitaisModelagem de dadosSensoriamento remotoTese (Doutorado em Ciências Ambientais)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB - Planaltina, Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais, Planaltina, 2019.Com o desenvolvimento tecnológico na área dos sistemas sensores remotos, a comunidade científica mundial passou a ter a sua disposição uma variedade de produtos que oferecem maiores resoluções espaciais. Tanto os sensores aeroembarcados, quanto os sensores orbitais, permitem imagens com resoluções submétricas e, com os avanços na área da nanotecnologia, pode ser que um dia cheguemos a resoluções milimétricas. Porém muitas das ferramentas de tratamento de imagens não acompanharam essa evolução na mesma velocidade que as plataformas e os sensores atingiram. Com isso, surgiram algumas lacunas referentes à necessidade de rotinas adequadas às demandas de pós-processamento dessas imagens com resoluções submétricas, como, por exemplo, algoritmos desenvolvidos para a classificação dos produtos com altíssima resolução espacial. Este trabalho, com o intuito de ajudar a preencher essas lacunas, foi concebido tendo como base o desenvolvimento de um algoritmo voltado à classificação supervisionada de feições específicas de alvos na superfície da Terra, em imagens com resolução espacial submétrica, mas podendo ser utilizado também em imagens com resoluções espaciais menores. O classificador desenvolvido, que é o foco principal desta tese, foi testado e apresentou resultados promissores na função de discretizar feições com os mesmos padrões de reflexão solar na superfície terrestre, mesmo se essas feições possuírem grande grau de similaridade entre elas, pois durante, os testes com o algoritmo, pôde-se separar alvos diferentes, como asfalto e grama, mas também se conseguiu que lajes de concreto fossem diferenciadas da massa utilizada no revestimento da platibanda ao seu redor, ou a separação, em uma área de cultivo, entre plantas de uma mesma espécie com variações genéticas entre elas, como no caso da soja comum e da soja transgênica. Porém, como todo algoritmo que utiliza uma abordagem supervisionada, os resultados obtidos com o Pixel Explorer (PEX) serão tão bons quanto forem os dados de entrada, isto é, o grau de assertividade gerado pelo classificador será dependerá diretamente do nível de conhecimento e da capacidade de fotointerpretação do usuário que analisa a imagem.With the development of technology in the area of Remote Sensing Systems, the world scientific community has now available a variety of products that offer higher spatial resolutions. Both airborne sensors and orbital sensors allow images with submetric resolutions and, with advances in nanotechnology, it may eventually reach millimeter resolutions. But many of the imaging tools did not keep up with this evolution at the same speed as the platforms and sensors reached. As a result, some gaps have emerged regarding the need for adequate routines to the post-processing demands of these images with submetric resolutions, such as algorithms developed for the classification of products with very high spatial resolution This work, in order to help fill these gaps, was conceived based on the development of an algorithm aimed at supervised classification of specific features of the Earth's surface, in images with submetric spatial resolution, but can also be used in images with lower spatial resolutions. The developed classifier, which is the main focus of this thesis, was tested and presented promising results in the function of discretizing features with the same solar reflection patterns on the terrestrial surface, even if these features have a great degree of similarity between them, because during the With the algorithm tests, different targets such as asphalt and grass could be separated, but concrete slabs could also be differentiated from the mass used in the surrounding wall coating, or the separation in one crop area between plants of the same species with genetic variations among them, as in the case of common soybean and transgenic soybean. However, like any algorithm that uses a supervised approach, the results obtained with Pixel Explorer (PEX) will be as good as the input data, that is, the degree of assertiveness generated by the classifier will depend directly on the level of knowledge and photo-interpretation capability of the user who analyzes the image.Faculdade UnB Planaltina (FUP)Faculdade UnB Planaltina (FUP)Programa de Pós-Graduação em Ciências AmbientaisPrograma de Pós-Graduação em Ciências AmbientaisBaptista, Gustavo Macedo de MelloMarinho, Carlos Alberto Branco2020-04-07T15:09:22Z2020-04-07T15:09:22Z2020-04-072019-08-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfMARINHO, Carlos Alberto Branco. Desenvolvimento do classificador Pixel Explorer (PEX), para a discretização de alvos em imagens multiespectrais. 2019. 162 f., il. Tese (Doutorado em Ciências Ambientais)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.https://repositorio.unb.br/handle/10482/37384info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-03-20T16:47:56Zoai:repositorio.unb.br:10482/37384Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-03-20T16:47:56Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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