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Classificação de imagens de sensoriamento remoto pela aprendizagem por árvore de decisão

Processo: 04/00258-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de maio de 2004
Vigência (Término): 30 de abril de 2005
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Hae Yong Kim
Beneficiário:Marcelo Hiroshi Shiba
Instituição-sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Processamento de imagens   Árvore de decisão   Sensoriamento remoto

Resumo

O acelerado crescimento na geração de imagens obtidas por sensoriamento remoto, em especial as provenientes de satélites orbitais, faz com que os recursos da informática, tais como armazenamento, processamento e transmissão dos dados sejam indispensáveis. Este projeto de iniciação científica tem como objetivo a pesquisa da aplicação de aprendizagem de máquina pela árvore de decisão no processo de classificação desses dados. Queremos pesquisar as vantagens que o uso da árvore de decisão podem trazer em termos de velocidade de processamento, acuracidade da classificação e possibilidade de processar imagens com mais de 3 bandas. Este projeto será executado no Laboratório de Processamento de Sinais (Dept. Eng. Sistemas Eletrônicos, Escola Politécnica, USP) em colaboração com o Laboratório de Geoprocessamento (Dept. Eng. Transportes, Escola Politécnica, USP). (AU)