A FUZZY MODEL FOR MULTITEMPORAL IMAGE CLASSIFICATION / UM MODELO NEBULOSO PARA CLASSIFICAÇÃO MULTITEMPORAL DE IMAGENS
AUTOR(ES)
MARIA CLARA DE OLIVEIRA COSTA
DATA DE PUBLICAÇÃO
2006
RESUMO
O presente trabalho apresenta a modelagem de conhecimento multitemporal para a classificação automática de cobertura do solo para imagens de satélite. O procedimento de classificação agrega os conhecimentos espectral e multitemporal utilizando conjuntos nebulosos e suas pertinências de classe como informação prévia. O método se baseia no conceito de Redes de Markov Nebulosas, um sistema com um conjunto de estados que a cada instante de tempo troca o estado corrente de acordo com possibilidades associadas a cada um. No caso deste trabalho cada estado representa uma classe, e as possibilidades são estimadas automaticamente a partir de dados históricos de uma mesma região geográfica, empregando algoritmos genéticos. A avaliação experimental utilizou um conjunto de imagens Landsat-5 da cidade do Rio de Janeiro, obtidas em cinco datas separadas por aproximadamente quatro anos. Os resultados indicaram que o uso do conhecimento multitemporal, conforme modelado pelo método proposto traz um significante aumento da eficiência de classificação em comparação à classificação puramente espectral, além de flexibilizar o procedimento de classificação no que diz respeito aos dados necessários para o treinamento do modelo.
ASSUNTO(S)
algoritmos geneticos logica fuzzy sensoriamento remoto imagem de satelite fuzzy logic genetic algorithms satellite image processamento digital de imagens digital processing of images remote sensing
ACESSO AO ARTIGO
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