Classificação semi-automática de regiões em imagens de sensoriamento remoto utilizando Realimentação de Relevância

• 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 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)

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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: 47.

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Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

SANTOS, Jefersson Alex dos. Semi-automatic classification of remote sensing images = : Classificação semi-automática de imagens de sensorimento remoto. 2013. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação.