Classificadores Nao Parametricos
Mostrando 1-3 de 3 artigos, teses e dissertações.
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1. Classificação de uso e cobertura da terra na Amazônia brasileira por meio de imagens de satélite
A classificação de uso e cobertura da terra é uma das principais aplicações do sensoriamento remoto. Contudo, a precisão no mapeamento da distribuição espacial do uso/cobertura da terra é um desafio, principalmente em regiões tropicais úmidas, em razão do complexo ambiente biofísico e das limitações dos dados de sensoriamento remoto per se. Es
Pesq. agropec. bras.. Publicado em: 2012-09
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2. Support vector machines na classificação de imagens hiperespectrais / Hyperspectral image classification with support vector machines
É de conhecimento geral que, em alguns casos, as classes são espectralmente muito similares e que não é possível separá-las usando dados convencionais em baixa dimensionalidade. Entretanto, estas classes podem ser separáveis com um alto grau de acurácia em espaço de alta dimensão. Por outro lado, classificação de dados em alta dimensionalidade po
Publicado em: 2009
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3. COMPARING AUTOMATIC IMAGE CLASSIFICATION TECHNIQUES OF REMOTE SENSING IMAGES / ANÁLISE COMPARATIVA DE TÉCNICAS DE CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO
Neste trabalho, diversas técnicas de classificação automática de imagens de sensoriamento remoto são investigadas. Na análise, incluem-se um método não- paramétrico, denominado K-Médias. Adaptativos Hierárquico (KMAH), e seis paramétricos: o Classificador de Máxima Verossimilhança (MV), o de Máxima Probabilidade a Posteriori (MAP), o MAP Adapt
Publicado em: 1993