Classificacao semi-automatica de regioes em imagens de sensoriamento remoto utilizando realimentacao de relevancia

• Processo: 08/58528-2
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Vigência (Início): 01 de agosto de 2009
• Vigência (Término): 31 de março de 2013
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Ricardo da Silva Torres
• Beneficiário: Jefersson Alex dos Santos
• Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Sensoriamento remoto Realimentação de relevância Classificação de imagens Programação genética Reconhecimento de padrões Processamento de imagens

Resumo

O uso de imagens de sensoriamento remoto (ISRs) como fonte de informação em aplicações para o agronegócio é bastante comum. Nessas aplicações, saber como é a ocupação espacial é fundamental. Entretanto, reconhecer e diferenciar regiões de culturas agrícolas em ISRs ainda não é uma tarefa trivial. Embora existam métodos automáticos propostos para isso, os usuários preferem muitas vezes fazer o reconhecimento manualmente. Isso acontece porque tais métodos normalmente são feitos para resolver problemas específicos, ou quando são de propósito geral, não produzem resultados satisfatórios fazendo com que o usuário tenha que revisar os resultados manualmente em seguida. Realimentação de relevância é uma técnica utilizada em recuperação de imagens por conteúdo e tem como objetivo agregar os interesses do usuário ao padrão de consulta das imagens. A motivação para o uso de realimentação de relevância baseado em GP reside no fato dessa técnica vir apresentando resultados satisfatórios em diversos trabalhos de recuperação de imagens. Dessa forma, esse projeto visa especificar e implementar um método de classificação semi-automático de regiões em ISRs utilizando realimentação de relevância baseado em programação genética (PG). A idéia é utilizar descritores de imagens para codificar informações espectrais e de textura de partições da imagens, utilizar realimentação de relevância com PG para combinar as características dos descritores e agregar as informações do usuário e, por fim, segmentar a imagem em regiões, gerando a imagem final classificada. (AU)

Publicações científicas

(7)

(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)

DOS SANTOS, JEFERSSON A.; PENATTI, OTAVIO A. B.; GOSSELIN, PHILIPPE-HENRI; FALCAO, ALEXANDRE X.; PHILIPP-FOLIGUET, SYLVIE; TORRES, RICARDO DA S. Efficient and Effective Hierarchical Feature Propagation. IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, v. 7, n. 12, SI, p. 4632-4643, DEC 2014. Citações Web of Science: 10.

ALMEIDA, JURANDY; DOS SANTOS, JEFERSSON A.; ALBERTON, BRUNA; TORRES, RICARDO DA S.; MORELLATO, LEONOR PATRICIA C. Applying machine learning based on multiscale classifiers to detect remote phenology patterns in Cerrado savanna trees. ECOLOGICAL INFORMATICS, v. 23, n. SI, p. 49-61, SEP 2014. Citações Web of Science: 16.

NAKAMURA, RODRIGO Y. M.; GARCIA FONSECA, LEILA MARIA; DOS SANTOS, JEFERSSON ALEX; TORRES, RICARDO DA S.; YANG, XIN-SHE; PAPA, JOAO PAPA. Nature-Inspired Framework for Hyperspectral Band Selection. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, v. 52, n. 4, p. 2126-2137, APR 2014. Citações Web of Science: 29.

DOS SANTOS, JEFERSSON ALEX; GOSSELIN, PHILIPPE-HENRI; PHILIPP-FOLIGUET, SYLVIE; TORRES, RICARDO DA S.; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER. Interactive Multiscale Classification of High-Resolution Remote Sensing Images. IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, v. 6, n. 4, p. 2020-2034, AUG 2013. Citações Web of Science: 18.

DOS SANTOS, JEFERSSON ALEX; GOSSELIN, PHILIPPE-HENRI; PHILIPP-FOLIGUET, SYLVIE; TORRES, RICARDO DA S.; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER. Multiscale Classification of Remote Sensing Images. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, v. 50, n. 10, 1, p. 3764-3775, OCT 2012. Citações Web of Science: 45.

DA SILVA, ANDRE TAVARES; DOS SANTOS, JEFERSSON ALEX; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER; TORRES, RICARDO DA S.; MAGALHAES, LEO PINI. Incorporating multiple distance spaces in optimum-path forest classification to improve feedback-based learning. COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING, v. 116, n. 4, p. 510-523, APR 2012. Citações Web of Science: 11.

FERREIRA, C. D.; SANTOS, J. A.; TORRES, R. DA S.; GONCALVES, M. A.; REZENDE, R. C.; FAN, WEIGUO. Relevance feedback based on genetic programming for image retrieval. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 32, n. 1, SI, p. 27-37, JAN 1 2011. Citações Web of Science: 46.