@InProceedings{OliveiraFormEpipLuiz:2002:ApAg,
author = "Oliveira, J{\'u}lio C{\'e}sar and Formaggio, Antonio Roberto and
Epiphanio, Jos{\'e} carlos Neves and Luiz, Alfredo Jos{\'e}
Barreto",
title = "{\'{\I}}ndice para avalia{\c{c}}{\~a}o de
segmenta{\c{c}}{\~a}o (IAVAS): uma aplica{\c{c}}{\~a}o em
agricultura",
year = "2002",
organization = "Simp{\'o}sio Latino-Americano de Percepcion Remota Y Sistemas de
Information Espacial, 10; Reunion Plenaria de SELPER, 21.",
keywords = "AGRONOMIA, digital processing, image segmentation, agricultural
statistics, Landsat.",
abstract = "Remote sensing techniques are increasingly been used for obtaining
more rapid, accurate and cheap agricultural statistics comparing
with the current subjective used methodologies. One important
aspect of these methodologies is the estimation of the crop areas
that must be made in objective ways. Orbital imagery may allow
approaches in the municipality or in the county levels, so that
the use of segmentation algorithms for extracting the limits of
the crop plots is an essential step in the process of agricultural
land use classification. Thus, the main objective of the present
research was the development of a quantitative method for
evaluating results of orbital imagery segmentation. Proposed
methodology also defines criteria for selecting thresholds (area
and similarity)for the used segmentation algorithm. From the
obtained results it was verified that the quantitative methodology
proposed was suitable and competent for defining the excellent
segmentation thresholds. The area/similarity thresholds pair 16/24
provided the best segmentation results for the study area when
considering reference data obtained with field data. But, when
reference data were obtained by the user through manual
interpretation, the thresholds that produced the best segmentation
results were 16/44 and 16/45. RESUMO: Partindo da hip{\'o}tese de
que a t{\'e}cnica de classifica{\c{c}}{\~a}o de imagens por
regi{\~o}es, associada aos dados oriundos de sensoriamento
remoto, {\'e} um meio eficaz para estimar {\'a}rea plantada, o
presente trabalho teve como objetivo geral o desenvolvimento um
sistema quantitativo para avalia{\c{c}}{\~a}o dos resultados
gerados no processo de segmenta{\c{c}}{\~a}o de imagens
digitais. Tal sistema de avalia{\c{c}}{\~a}o baseou-se em
medidas de discrep{\^a}ncia, em rela{\c{c}}{\~a}o a um dado de
refer{\^e}ncia, usando os seguintes par{\^a}metros:
a)n{\'u}mero de pol{\'{\i}}gonos; b)comprimento total de
linhas; c)vari{\^a}ncia das {\'a}reas dos pol{\'{\i}}gonos;
d)centro de massa mais pr{\'o}ximo; e e)faixa de
coincid{\^e}ncia. A metodologia aqui apresentada define
tamb{\'e}m crit{\'e}rios para a escolha dos limiares
(similaridade e {\'a}rea)para o algoritmo de
segmenta{\c{c}}{\~a}o por crescimento de regi{\~o}es. A partir
dos resultados obtidos, verificou-se que o sistema quantitativo
proposto mostrou-se competente no processo de
avalia{\c{c}}{\~a}o dos resultados gerados pelo algoritmo
segmentador. O par de limares 16/24 (similaridade /
{\'a}rea)forneceu a melhor segmenta{\c{c}}{\~a}o para a
{\'a}rea de estudo quando os dados de refer{\^e}ncia foram
obtidos por levantamento de campo. Por{\'e}m, ao adotar como dado
de refer{\^e}ncia a interpreta{\c{c}}{\~a}o visual feita em
tela do computador pelo operador, os pares de limiares 16/44 e
16/45 foram os que proporcionaram as melhores
segmenta{\c{c}}{\~o}es.",
conference-location = "Cochabamba, Bolivia",
conference-year = "11-15 nov. 2002",
label = "10345",
language = "pt",
targetfile = "INPE 9420.pdf",
urlaccessdate = "04 maio 2024"
}