| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGP3W/3HG7PBD |
| Repositório | sid.inpe.br/plutao/2014/12.01.14.17.26 |
| Última Atualização | 2015:02.09.18.24.43 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/plutao/2014/12.01.14.17.27 |
| Última Atualização dos Metadados | 2021:07.28.21.52.44 (UTC) administrator |
| ISSN | 1808-0936 |
| Rótulo | lattes: 2549014594120288 2 SaldanhaFreiSant:2014:SeImSA |
| Chave de Citação | SaldanhaFreiSant:2014:SeImSA |
| Título | Segmentação de imagens SAR usando abordagem probabilística baseada em distribuição Gama  |
| Ano | 2014 |
| Data de Acesso | 22 jun. 2024 |
| Tipo de Trabalho | journal article |
| Tipo Secundário | PRE PN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 596 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Saldanha, Marcus Fabiano Silva 2 Freitas, Corina da Costa 3 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira |
| Identificador de Curriculo | 1 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N |
| Grupo | 1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR 2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR 3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 marcus@dpi.inpe.br 2 corina@dpi.inpe.br 3 sidnei@dpi.inpe.br |
| Endereço de e-Mail | marcelo.pazos@inpe.br |
| Revista | RBC: Revista Brasileira de Cartografia |
| Volume | 66 |
| Número | 1 |
| Páginas | 29-43 |
| Nota Secundária | B1_GEOGRAFIA B1_INTERDISCIPLINAR B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_GEOCIÊNCIAS B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_III B4_BIODIVERSIDADE B5_ENGENHARIAS_IV B5_MEDICINA_VETERINÁRIA B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_LETRAS_/_LINGUÍSTICA C_EDUCAÇÃO C_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E |
| Histórico (UTC) | 2014-12-01 14:17:27 :: lattes -> administrator :: 2021-07-28 21:52:44 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | Segmentação de imagens SAR PolSeg SAR Image Segmentation RADAR SegSAR PolSeg statistical modeling |
| Resumo | A disponibilidade de imagens SAR polarimétricas e seu potencial de uso têm gerado a necessidade de desenvolvimento de técnicas automáticas de processamento e análise deste tipo de dado. Dentre estas técnicas se destaca a segmentação, responsável pela extração automática de feições a partir de uma cena para uma tarefa posterior. Para o desenvolvimento dos algoritmos de segmentação é comum adotar modelos estatísticos para explicar o comportamento dos dados. Este trabalho tem por objetivo avaliar comparativamente os resultados de segmentação de dois algoritmos especifi camente desenvolvidos para trabalhar com dados SAR. O primeiro algoritmo, denominado SegSAR, foi desenvolvido para trabalhar com dados em intensidade e utiliza propriedades estatísticas das distribuições Gama e Gaussiana para efetuar a segmentação. O segundo algoritmo, denominado PolSeg, adota a distribuição Wishart como modelo para dados polarimétricos representados pela matriz de covariância e a distribuição Gama para dado monocanal em formato de intensidade. A análise comparativa é efetuada utilizando a simulação de dados SAR monocanal no formato de intensidade. Os resultados obtidos mostraram que o PolSeg apresentou melhores índices de ajustes para medidas quantitativas que avaliam propriedades de forma, dimensão e intensidade dos segmentos. Estas medidas foram, respectivamente, 111%, 3% e 60% melhores que aquelas obtidas pelo SegSAR. Além disso, o PolSeg gera uma quantidade de regiões mais próxima da imagem de referência e, em média, 10 vezes menor que o SegSAR. O tempo computacional dispendido pelo PolSeg é, em geral, 4,5 vezes menor que o gasto pelo SegSAR. ABSTRACT: The availability of polarimetric SAR images and its potential use have generated a need for developing automated techniques for image processing and analysis. Among these techniques can be highlighted the segmentation, used for automatic extractions of features from scenes for future tasks. The development of segmentation algorithms is usually based on statistical models to explain the patterns of the data. This paper aims to evaluate the segmentation results of two algorithms, especially designed for SAR data processing. The fi rst algorithm, called SegSAR, was developed for SAR intensity data, employing the statistical properties of Gaussian and Gamma distributions to segment the data. The second algorithm, called PolSeg, adopts the Wishart distribution as the model for the polarimetric data and Gamma distribution for single channel data in intensity format. The comparative analysis is done using simulated SAR intensity data. The results showed that the PolSeg presented better quantitative measurements that assess properties of shape, size and intensity of the segments. These measures were respectively 111%, 3% and 60% better than those obtained by SegSAR. In addition, the PolSeg generates an amount of regions closer to the reference image and, on average, 10 times less than the SegSAR. The computational time spent by PolSeg is, in general, 4.5 times lower than that consumed by SegSAR. |
| Área | SRE |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Segmentação de imagens... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Segmentação de imagens... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3HG7PBD |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3HG7PBD |
| Idioma | pt |
| Grupo de Usuários | lattes marcelo.pazos@inpe.br |
| Grupo de Leitores | administrator marcelo.pazos@inpe.br |
| Visibilidade | shown |
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft |
| Permissão de Leitura | allow from all |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Vinculação | 8JMKD3MGP7W/3FKAGTL |
| Repositório Espelho | iconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31 |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.20 7 sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 4 sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2 |
| URL (dados não confiáveis) | http://www.rbc.lsie.unb.br/index.php/rbc/article/view/786/658 |
| Divulgação | PORTALCAPES |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarytype |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | marcelo.pazos@inpe.br |
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