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

• Processo: 08/58528-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2009
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Ricardo da Silva Torres
• Beneficiário: Jefersson A 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Classificacao De Imagens | Processamento De Imagens | Programacao Genetica | Realimentacao De Relevancia | Reconhecimento De Padroes | Sensoriamento Remoto

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

(15)

(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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Publicações acadêmicas

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

SANTOS, Jefersson A dos. Semi-automatic classification of remote sensing images. 2013. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação Campinas, SP.