Reconhecimento semi-automatico e vetorização de regiões em imagens de sensoriamento remoto

Autor(es)

Jefersson Alex dos Santos

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação
• Data de defesa: 2009-02-27

Membros da banca

Ricardo da Silva Torres; Hemerson Pistori; Hélio Pedrini

• Orientador: Ricardo da Silva Torres

Resumo

O uso de imagens de sensoriamento remoto (ISRs) como fonte de informação em aplicações voltadas para o agro-negócio e 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, invariavelmente, o usuário tenha que revisar os resultados manualmente. A pesquisa realizada objetivou a especificação e implementação parcial de um sistema para o reconhecimento semi-automático e vetorização de regiões em imagens de sensoriamento remoto. Para isso, foi usada uma estratégia interativa, chamada realimentação de relevância, que se baseia no fato de o sistema de classificação poder aprender quais são as regiões de interesse utilizando indicações de relevância feitas pelo usuário do sistema ao longo de iterações. A idéia é utilizar descritores de imagens para codificar informações espectrais e de textura de partições das imagens e utilizar realimentação de relevância com Programação Genética (PG) para combinar as características dos descritores. PG é uma técnica de aprendizado de máquina baseada na teoria da evolução. As principais contribuições deste trabalho são: estudo comparativo de técnicas de vetorização de imagens; adaptação do modelo de recuperação de imagens por conteúdo proposto recentemente para realização de realimentação de relevância usando regiões de imagem; adaptação do modelo de realimentação de relevância para o reconhecimento de regiões em ISRs; implementação parcial de um sistema de reconhecimento semi-automático e vetorização de regiões em ISRs; proposta de metodologia de validação do sistema desenvolvido. (AU)

• Processo FAPESP: 07/53607-9 - Reconhecimento semi-automático e vetorização de regiões em imagens de sensoriamento remoto
• Beneficiário: Jefersson A dos Santos
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado