Classificação interativa de imagens orbitais utilizando técnica de projeção multidimensional de dados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Aguiar, Tiago Oyan
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/191012
Resumo: A extração de informação por meio do uso de imagens digitais orbitais é de grande importância para diversas áreas do conhecimento. Deste modo, essa pesquisa visa classificar imagens orbitais de alta resolução espacial, utilizando índices espectrais e a técnica de projeção multidimensional de dados Local Affine Multidimensional Projection (LAMP). Embora técnicas de projeções multidimensionais têm sido utilizadas com sucesso em grande conjunto de aplicações na área de visualização de dados, estas, por sua vez, não têm sido exploradas no contexto de cartografia. Observando esta lacuna, foi desenvolvido um método, no contexto da Cartografia e Geociências, a partir do uso e manipulação da técnica LAMP, em uma imagem orbital do satélite QuickBird, com a finalidade de apresentar à comunidade cartográfica e empresas interessadas, novas possibilidades de desenvolvimento de atualizações de bases cartográficas. É valido destacar os benefícios da técnica mencionada, principalmente para suprimir uma demanda cada vez mais recorrente no Sensoriamento Remoto, ligada ao aumento das resoluções espectrais e espaciais e consequente aumento do volume de dados para processamento, que, com o auxílio da técnica LAMP, podem ser manipulados e processados de forma adequada. Assim, mostra-se que a referida técnica, quando aliada a outras abordagens clássicas da área de Geociências, atinge um bom nível de classificação em imagens aéreas, definindo adequadamente as áreas de vegetação e solo exposto. Como produto da pesquisa, foi gerado um mapa de classificação da vegetação e um algoritmo utilizado no processamento dos dados. Vale ressaltar que o foco da pesquisa está voltado para a cultura da cana-de-açúcar, sendo essa, a feição de interesse neste estudo.
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