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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

A Soft Computing Approach for Selecting and Combining Spectral Bands

Texto completo
Autor(es):
Albarracin, Juan F. H. [1] ; Oliveira, Rafael S. [2] ; Hirota, Marina [3, 2] ; dos Santos, Jefersson A. [4] ; Torres, Ricardo da S. [5]
Número total de Autores: 5
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Estadual Campinas, Inst Comp, BR-13000000 Campinas - Brazil
[2] Univ Estadual Campinas, Inst Biol, BR-13000000 Campinas - Brazil
[3] Univ Fed Santa Catarina, Dept Phys, BR-88040900 Florianopolis, SC - Brazil
[4] Univ Fed Minas Gerais, Dept Comp Sci, BR-31270901 Belo Horizonte, MG - Brazil
[5] Norwegian Univ Sci & Technol NTNU, Dept ICT & Nat Sci, N-6009 Alesund - Norway
Número total de Afiliações: 5
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: REMOTE SENSING; v. 12, n. 14 JUL 2020.
Citações Web of Science: 0
Resumo

We introduce a soft computing approach for automatically selecting and combining indices from remote sensing multispectral images that can be used for classification tasks. The proposed approach is based on a Genetic-Programming (GP) framework, a technique successfully used in a wide variety of optimization problems. Through GP, it is possible to learn indices that maximize the separability of samples from two different classes. Once the indices specialized for all the pairs of classes are obtained, they are used in pixelwise classification tasks. We used the GP-based solution to evaluate complex classification problems, such as those that are related to the discrimination of vegetation types within and between tropical biomes. Using time series defined in terms of the learned spectral indices, we show that the GP framework leads to superior results than other indices that are used to discriminate and classify tropical biomes. (AU)

Processo FAPESP: 15/02105-0 - Identificando mudanças temporais na vegetação tropical sul-americana: uma abordagem via detecção de ponto de parada
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Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado
Processo FAPESP: 14/50715-9 - Characterizing and predicting biomass production in sugarcane and eucalyptus plantations in Brazil
Beneficiário:Rubens Augusto Camargo Lamparelli
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Parceria para Inovação Tecnológica - PITE
Processo FAPESP: 13/50169-1 - Towards an understanding of tipping points within tropical South American biomes
Beneficiário:Ricardo da Silva Torres
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Parceria para Inovação Tecnológica - PITE
Processo FAPESP: 16/08085-3 - Uma ferramenta baseada em artefatos de séries temporais para definição de medidas ecológicas
Beneficiário:Alexandre Esteves Almeida
Linha de fomento: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
Processo FAPESP: 14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?
Beneficiário:Alexandre Xavier Falcão
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 17/12646-3 - Déjà vu: coerência temporal, espacial e de caracterização de dados heterogêneos para análise e interpretação de integridade
Beneficiário:Anderson de Rezende Rocha
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 16/26170-8 - Detecção de structural breaks em séries temporais e seu uso na definição de medidas de estabilidade
Beneficiário:Nathália Menini Cardoso dos Santos
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado
Processo FAPESP: 13/50155-0 - Combining new technologies to monitor phenology from leaves to ecosystems
Beneficiário:Leonor Patricia Cerdeira Morellato
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Programa de Pesquisa sobre Mudanças Climáticas Globais - PITE
Processo FAPESP: 18/06918-3 - Quantificando a resiliência da Amazônia através da detecção de structural breaks associados a eventos extremos climáticos
Beneficiário:Nathália Menini Cardoso dos Santos
Linha de fomento: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado