Seleção de características e aprendizado ativo para classificação de imagens de sensoriamento remoto

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Jorge, Fábio Rodrigues
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-14092015-100714/
Resumo: Em aplicações de sensoriamento remoto, há diversos problemas nos quais há conhecimento predominante sobre uma categoria ou classe alvo, e pouco conhecimento sobre as demais categorias. Nesses casos, o treinamento de um classificador é prejudicado pelo desbalanceamento de classes. Assim, o estudo de características visuais para se definir o melhor subespaço de características pode ser uma alternativa viável para melhorar o desempenho dos classificadores. O uso de abordagens baseadas em detecção de anomalias também pode auxiliar por meio da modelagem da classe normal (comumente majoritária) enquanto todas as outras classes são consideradas como anomalias. Este estudo apresentou uma base de imagens de sensoriamento remoto, cuja aplicação é identificar entre regiões de cobertura vegetal e regiões de não cobertura vegetal. Para solucionar o problema de desbalanceamento entre as classes, foram realizados estudos das características visuais a fim de definir qual o conjunto de atributos que melhor representa os dados. Também foi proposta a criação de um pipeline para se tratar bases desbalanceadas de cobertura vegetal. Este pipeline fez uso de técnicas de seleção de características e aprendizado ativo. A análise de características apresentou que o subespaço usando o extrator BIC com o índice de vegetação ExG foi o que melhor distinguiu os dados. Além disso, a técnica de ordenação proposta mostrou bom desempenho com poucas dimensões. O aprendizado ativo também ajudou na criação de um modelo melhor, com resultados comparáveis com as melhores características visuais.
id USP_111bc85ba3bfab7ca87eb6790824b2bb
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-14092015-100714
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Seleção de características e aprendizado ativo para classificação de imagens de sensoriamento remotoFeature selection and active learning for remote sensing image classificationAprendizado de máquinaBases desbalanceadasExtração de característicasFeature extractionFeature selectionMachine learningRemote sensingSeleção de característicasSensoriamento remotoUnbalanced basesEm aplicações de sensoriamento remoto, há diversos problemas nos quais há conhecimento predominante sobre uma categoria ou classe alvo, e pouco conhecimento sobre as demais categorias. Nesses casos, o treinamento de um classificador é prejudicado pelo desbalanceamento de classes. Assim, o estudo de características visuais para se definir o melhor subespaço de características pode ser uma alternativa viável para melhorar o desempenho dos classificadores. O uso de abordagens baseadas em detecção de anomalias também pode auxiliar por meio da modelagem da classe normal (comumente majoritária) enquanto todas as outras classes são consideradas como anomalias. Este estudo apresentou uma base de imagens de sensoriamento remoto, cuja aplicação é identificar entre regiões de cobertura vegetal e regiões de não cobertura vegetal. Para solucionar o problema de desbalanceamento entre as classes, foram realizados estudos das características visuais a fim de definir qual o conjunto de atributos que melhor representa os dados. Também foi proposta a criação de um pipeline para se tratar bases desbalanceadas de cobertura vegetal. Este pipeline fez uso de técnicas de seleção de características e aprendizado ativo. A análise de características apresentou que o subespaço usando o extrator BIC com o índice de vegetação ExG foi o que melhor distinguiu os dados. Além disso, a técnica de ordenação proposta mostrou bom desempenho com poucas dimensões. O aprendizado ativo também ajudou na criação de um modelo melhor, com resultados comparáveis com as melhores características visuais.In remote sensing applications, there are several problems in which there is predominant knowledge about a target category or class, and little knowledge of the other categories. In such cases, the training of a classifier is hampered by the class imbalance. Thus, the study of visual characteristics to determine the best subspace characteristics may be a feasible alternative to improve the performance of classifiers. The use of anomaly detection-based approaches can also help through the normal class modeling (usually the major class) while considering all other classes as anomalies. This study presents a remote sensing image dataset, whose application is to classify regions of the image into vegetation coverage (related to plantation) and non-vegetation coverage. To solve the class imbalance problem, studies were conducted using several visual characteristics in order to define the set of attributes that best represent the data. A pipeline that deals with the vegetation classification problem and its class imbalance issues is also proposed. This pipeline made use of feature selection techniques and active learning. The visual features analysis showed that a subspace using the BIC extractor with EXG vegetation index was the best to distinguished the data. Also, and the proposed sorting-based feature selection achieved good results with a low dimensional subspaces. Furthermore, the active learning helped creating a better model, with results comparable with the best visual features.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPPonti, Moacir AntonelliJorge, Fábio Rodrigues2015-04-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-14092015-100714/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:11:58Zoai:teses.usp.br:tde-14092015-100714Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:11:58Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Seleção de características e aprendizado ativo para classificação de imagens de sensoriamento remoto
Feature selection and active learning for remote sensing image classification
title Seleção de características e aprendizado ativo para classificação de imagens de sensoriamento remoto
spellingShingle Seleção de características e aprendizado ativo para classificação de imagens de sensoriamento remoto
Jorge, Fábio Rodrigues
Aprendizado de máquina
Bases desbalanceadas
Extração de características
Feature extraction
Feature selection
Machine learning
Remote sensing
Seleção de características
Sensoriamento remoto
Unbalanced bases
title_short Seleção de características e aprendizado ativo para classificação de imagens de sensoriamento remoto
title_full Seleção de características e aprendizado ativo para classificação de imagens de sensoriamento remoto
title_fullStr Seleção de características e aprendizado ativo para classificação de imagens de sensoriamento remoto
title_full_unstemmed Seleção de características e aprendizado ativo para classificação de imagens de sensoriamento remoto
title_sort Seleção de características e aprendizado ativo para classificação de imagens de sensoriamento remoto
author Jorge, Fábio Rodrigues
author_facet Jorge, Fábio Rodrigues
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Ponti, Moacir Antonelli
dc.contributor.author.fl_str_mv Jorge, Fábio Rodrigues
dc.subject.por.fl_str_mv Aprendizado de máquina
Bases desbalanceadas
Extração de características
Feature extraction
Feature selection
Machine learning
Remote sensing
Seleção de características
Sensoriamento remoto
Unbalanced bases
topic Aprendizado de máquina
Bases desbalanceadas
Extração de características
Feature extraction
Feature selection
Machine learning
Remote sensing
Seleção de características
Sensoriamento remoto
Unbalanced bases
description Em aplicações de sensoriamento remoto, há diversos problemas nos quais há conhecimento predominante sobre uma categoria ou classe alvo, e pouco conhecimento sobre as demais categorias. Nesses casos, o treinamento de um classificador é prejudicado pelo desbalanceamento de classes. Assim, o estudo de características visuais para se definir o melhor subespaço de características pode ser uma alternativa viável para melhorar o desempenho dos classificadores. O uso de abordagens baseadas em detecção de anomalias também pode auxiliar por meio da modelagem da classe normal (comumente majoritária) enquanto todas as outras classes são consideradas como anomalias. Este estudo apresentou uma base de imagens de sensoriamento remoto, cuja aplicação é identificar entre regiões de cobertura vegetal e regiões de não cobertura vegetal. Para solucionar o problema de desbalanceamento entre as classes, foram realizados estudos das características visuais a fim de definir qual o conjunto de atributos que melhor representa os dados. Também foi proposta a criação de um pipeline para se tratar bases desbalanceadas de cobertura vegetal. Este pipeline fez uso de técnicas de seleção de características e aprendizado ativo. A análise de características apresentou que o subespaço usando o extrator BIC com o índice de vegetação ExG foi o que melhor distinguiu os dados. Além disso, a técnica de ordenação proposta mostrou bom desempenho com poucas dimensões. O aprendizado ativo também ajudou na criação de um modelo melhor, com resultados comparáveis com as melhores características visuais.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-04-29
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-14092015-100714/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-14092015-100714/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090719199002624

Registros relacionados