Determinação da cobertura de solo em fotografias aéreas do projeto ARARA

• Autor(a) principal: Jorge, Lucio André de Castro
• Data de Publicação: 2001
• 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-23012018-105955/
• topic: Não disponível; Not available

Dados importantes para o acompanhamento de uma área agrícola podem ser avaliados através de imagens aéreas. Dentre estes, destaca-se como um dos mais significativos, a identificação e a classificação da cobertura do solo. A grande dificuldade reside na não disponibilidade de metodologias apropriadas para a análise e a classificação dos padrões de cobertura, principalmente para monitoramento de pequenas propriedades. Imagens de cobertura são imagens complexas, com padrões dificeis de serem definidos. Os padrões variam para cada tipo de solo, dependem dascondições a& condições de iluminação ambiente, da resolução da imagem, do tipo de planta e resíduos orgânicos sobre o solo, dentre outros fatores. A extração de atributos de cada pixel é de extrema importância na diferenciação das regiões. Neste trabalho, apresenta-se uma revisão das principais técnicas de segmentação de imagens digitais que serviram de base para a escolha dos métodos utilizados. A cor foi a característica discriminante utilizada com o objetivo de segmentar de forma automática diferentes padrões de cobertura do solo. Foram testados métodos clássicos de análise como a transformada de Hotelling e o discriminante linear de Mahalanobis. Também foram estudadas técnicas não convencionais, como as Redes Neurais, principalmente pela possibilidade de implementação em hardware específico de alto desempenho. Foram selecionados modelos de redes supervisionadas e não supervisionadas. Os resultados obtidos indicam a viabilidade de utilização das técnicas avaliadas neste trabalho na segmentação de imagens aéreas e mostram suas limitações e vantagens principais.