Utilização de semivariogramas como redutor de dimensionalidade no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectrais
AUTOR(ES)
Matos, Jéferson Daniel de
DATA DE PUBLICAÇÃO
2007
RESUMO
Com o advento dos sensores hiperespectrais se tornou possível em sensoriamento remoto, uma serie de diferentes aplicações. Uma delas, é a possibilidade de se discriminar classes com comportamentos espectrais quase idênticas. Porém um dos principais problemas encontrados quando se trabalha com dados de alta dimensionalidade, é a dificuldade em estimar os inúmeros parâmetros que se fazem necessários. Em situações reais é comum não se ter disponibilidade de tamanho de amostra suficiente, por exemplo, para se estimar a matriz de covariâncias de forma confiável. O sensor AVIRIS fornece uma riqueza de informações sobre os alvos, são 224 bandas cobrindo o espectro eletromagnético, o que permite a observação do comportamento espectral dos alvos de forma muito detalhada. No entanto surge a dificuldade de se contar com uma amostra suficiente para se estimar a matriz de covariâncias de uma determinada classe quando trabalhamos com dados do sensor AVIRIS, para se ter uma idéia é preciso estimar 25.200 parâmetros somente na matriz de covariâncias, o que necessitaria de uma amostra praticamente impraticável na realidade. Surge então a necessidade de se buscar formas de redução da dimensionalidade, sem que haja perda significativa de informação. Esse tipo de problema vem sendo alvo de inúmeros estudos na comunidade acadêmica internacional. Em nosso trabalho pretendemos sugerir a redução da dimensionalidade através do uso de uma ferramenta da geoestatística denominada semivariograma. Investigaremos se os parâmetros calculados para determinadas partições do transecto de bandas do sensor AVIRIS são capazes de gerar valores médios distintos para classes com comportamentos espectrais muito semelhantes, o que por sua vez, facilitaria a classificação/discriminação destas classes.
ASSUNTO(S)
ACESSO AO ARTIGO
http://hdl.handle.net/10183/6292Documentos Relacionados
- Investigação sobre métodos para redução de dimensionalidade dos dados em imagens hiperespectrais
- Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto
- Uma implementação em VLSI para reconhecimento de padrões de imagens
- Análise discriminante paramétrica para reconhecimento de defeitos em tábuas de eucalipto utilizando imagens digitais
- Simplificando a obtenção e a utilização de imagens digitais: scanners e câmeras digitais