| Processo: | 18/01033-3 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de abril de 2018 |
| Data de Término da vigência: | 30 de setembro de 2020 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Geociências |
| Pesquisador responsável: | Rogério Galante Negri |
| Beneficiário: | Rogério Galante Negri |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | São José dos Campos |
| Pesquisadores associados: | Alejandro César Frery Orgambide ; Tatiana Sussel Gonçalves Mendes |
| Assunto(s): | Classificação Reconhecimento de padrões Processamento digital de imagens |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Classificação | detecção de mudanças | Distâncias estocásticas | processamento digital de imagens | Reconhecimento de Padrões | Simulação de imagens | Aplicações de Reconhecimento de Padrões e Processamento de Imagens de Sensoriamento Remoto |
Resumo
O Sensoriamento Remoto se tornou uma ferramenta fundamental diante estudos relacionados aos processos ambientais. Dentre diversas aplicações, a detecção de mudanças na paisagem por meio de imagens de Sensoriamento Remoto é um tópico de grande interesse. Sua execução de forma temporal e acurada é extremamente importante para o entendimento das relações de interação entre fenômenos antrópicos e naturais, possibilitando assim a promoção de melhores tomadas de decisão. O uso de classificação de imagens como produto intermediário no processo de detecção de mudanças tem se mostrado um procedimento adequado. No entanto, a validade desta abordagem depende da acurácia dos resultados de classificação utilizados, motivando assim o desenvolvimento de métodos de classificação cada vez mais precisos. Fundamentadas no conceito de divergência, as distâncias estocásticas têm recebido grande atenção nas pesquisas recentes, principalmente por sua eficácia diante várias aplicações. Neste contexto, este projeto de pesquisa propõe o desenvolvimento de novos métodos de detecção de mudanças, subsidiados por conceitos derivados de classificação e distância estocástica, que sejam robustos e competitivos em comparação às metodologias usuais. A validação dos métodos propostos será realizada a partir de estudos com imagens simuladas e por meio de aplicações práticas. (AU)
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