Mineração de padrões de mudanças em imagens de sensoriamento remoto / Mining patterns of change in remote sensing images

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) possui mais de 130 Terabytes de dados de imagens que cobrem 30 anos de atividades de sensoriamento remoto. A disponibilidade deste grande volume de imagens demanda técnicas adequadas de exploração destes acervos. Entretanto, temos uma capacidade limitada para extrair informações a partir destas bases de dados, uma vez que o problema crucial em extração de informações a partir de bancos de imagens de sensoriamento remoto é detectar padrões de mudança. Esta tese apresenta uma proposta para extrair padrões de mudança a partir de imagens de sensoriamento remoto utilizando conceitos de processamento digital de imagens, mineração de dados e ecologia da paisagem. Diante da problemática sócio-ambiental advinda do rápido desflorestamento da Amazônia, este trabalho fornece e avalia recursos para auxiliar na compreensão de processos de mudança de uso do solo, bem como na tomada de decisões inerentes a este domínio. A metodologia desenvolvida foi aplicada em dados de sensoriamento remoto, através de um protótipo computacional, para identificar e analisar processos de desflorestamento em áreas amazônicas.

ASSUNTO(S)

data mining knowledge discovery detecção de mudanças descoberta de conhecimento remote sensing computaÇÃo aplicada região amazônica sensoriamento remoto computer science change detection image analysis amazon region (brazil) mineração de dados análise de imagens

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