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Desenvolvimento de metodologia para a extração de feições cartográficas a partir de imagens digitais das superfícies dos planetas Terra, Marte e Mercúrio

Resumo

As imagens de Sensoriamento Remoto têm sido muito utilizadas para apoiar a Cartografia. Estas imagens são empregadas a partir de técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI). Nesse contexto, este projeto tem por objetivo dar continuidade a proposição de metodologias integradas para extração e/ou detecção e tratamento de feições cartográficas utilizando técnicas de Processamento Digital de Imagens incluindo Morfologia Matemática de superfícies planetárias. O resultado da extração e/ou detecção será submetido a controle de qualidade para a verificação da acurácia e precisão obtidas com a aplicação do método proposto e para comprovar a potencialidade do uso na área de cartografia. Serão utilizadas imagens digitais das superfícies dos Planetas Marte, Mercúrio e Terra. No caso da superfície terrestre serão desenvolvidos e/ou aplicados métodos utilizando imagens de entrada processadas por meio Componentes Principais. Os resultados obtidos serão comparados com os obtidos, em projetos anteriores, que foram com a utilização de banda única nos processamentos realizados no caso da extração de alvos na superfície terrestre. Com relação à superfície marciana o foco será na extração e/ou detecção de slopes streaks e, para a superfície de Mercúrio será desenvolvida metodologia para a extração e/ou detecção automática das crateras de impacto. A continuidade das pesquisas por meio deste novo projeto viabilizará a validação da metodologia proposta, quando pertinentes, em projetos anteriores bem como o desenvolvimento de novas metodologias para a extração de crateras de impacto em Mercúrio e slope streaks em Marte. Os resultados a serem obtidos propiciarão a publicação de artigos em periódicos científicos arbitrados, principalmente internacionais. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
NEGRI, ROGERIO GALANTE; DA SILVA, ERIVALDO ANTONIO; CASACA, WALLACE. Inducing Contextual Classifications With Kernel Functions Into Support Vector Machines. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, v. 15, n. 6, p. 962-966, . (14/14830-8, 14/08822-2, 13/07375-0, 17/03595-6)

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