Aplicacao de redes neurais artificiais e sensoriamento remoto na classificacao da area urbana de presidente prudente, sp.

• Processo: 01/01835-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 01 de agosto de 2001
• Vigência (Término): 31 de julho de 2002
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geodésia
• Pesquisador responsável: Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo
• Beneficiário: Leticia Sabo Boschi
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
• Assunto(s): Sensoriamento remoto Classificação de imagens Redes neurais (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Classificacao De Imagens | Redes Neurais Artificiais | Sensoriamento Remoto

Resumo

A grande diversidade de padrões das áreas urbanas dificulta a classificação em uso e ocupação do solo a partir de dados orbitais de sensoriamento remoto. Muitas vezes é necessário usar outros indicadores, que não sejam apenas espectrais, mas que considerem essas variações de padrão. Os modelos de redes neurais artificiais, diferente de muitos classificadores convencionais usados em sensoriamento remoto, permitem a incorporação de dados de natureza não espectral na classificação. Para verificar essa condição, pretende-se dimensionar e treinar uma rede neural artificial que possibilite discriminar variações na densidade de ocupação, a partir de dados de sensoriamento remoto e temáticos e aplicá-la na classificação da área urbana e de expansão urbana de Presidente Prudente. (AU)