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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/BmUKk
Repositóriosid.inpe.br/jeferson/2004/03.05.11.22
Última Atualização2013:02.08.19.01.04 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/jeferson/2004/03.05.11.22.21
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.52.51 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-10441-TDI/926
Chave de CitaçãoRennó:1995:AvMeTe
TítuloAvaliação de medidas texturais na discriminação de classes de uso utilizando imagens SIR-C/X-SAR do perímetro irrigado de Bebedouro, Petrolina, PE
Título AlternativoAn valuation of the texture features for Land-use discrimination using SIR-C/X-SAR data in the Bebedouro irrigation project, Petrolina, PE
CursoSER-SPG-INPE-MCT-BR
Ano1995
Data Secundária19951222
Data1995-12-22
Data de Acesso12 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas109
Número de Arquivos1
Tamanho966 KiB
2. Contextualização
AutorRennó, Camilo Daleles
GrupoSER-SPG-INPE-MCT-BR
BancaSoares, Joao Vianei (orientador)
Yanasse, Corina da Costa Freitas
Formaggio, Antonio Roberto
Mascarenhas, Nelson Delfino d'Avila
Endereço de e-Mailpubtc@inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2012-10-15 00:41:25 :: administrator -> viveca@sid.inpe.br :: 1995
2013-01-07 13:56:21 :: viveca@sid.inpe.br -> administrator :: 1995
2013-01-11 12:08:20 :: administrator -> luis.cpv@hotmail.com :: 1995
2013-02-14 17:02:00 :: luis.cpv@hotmail.com -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 1995
2013-02-14 17:02:21 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 1995
2018-06-05 00:52:51 :: administrator -> :: 1995
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavesensoriamento remoto
radar de abertura sintética (SAR)
shuttle imaging radar (SIR-C)
seleção de atributos
textura
classificação
Petrolina (PE)
remote sensing
synthetic aperture radar
shuttle imaging radar
feature extraction
textures
classifications
Petrolina (PE)
ResumoA textura é uma importante característica utilizada na interpretação visual de imagens e por esta razão, o uso de medidas de textura pode aumentar o desempenho de classificadores digitais, principalmente em imagens com alta resolução espacial. No entanto, a textura de uma imagem é muito difícil de ser quantificada, uma vez que não há um consenso na definição deste termo, nem tampouco uma formulação matemática precisa. Na literatura, pode-se encontrar muitas medidas de textura, sendo que a escolha de um conjunto de medidas de textura é quase sempre feita empiricamente. Este trabalho propõe uma metodologia para seleção das medidas texturais que maximize a discriminação entre classes de uso em imagens SAR. Para tanto, foram utilizadas imagens SIR-C/X-SAR, bandas L e C, e polarizações HH, HV e VV. Os resultados mostraram que classificações baseadas apenas na média tonal conseguiram valores de kappa pouco acima de 0,50. O uso de medidas de textura resultou numa melhoria na classificação, obtendo-se valores de kappa superiores a 0,90 quando 15 medidas foram utilizadas simultaneamente. Mesmo quando imagens de apenas uma banda e uma polarização foram empregadas, conseguiram-se, em geral, valores de kappa superiores a 0,85 com a utilização de mais de 20 medidas de textura. Os resultados comprovaram que a informação textural presente em imagens de radar podem ajudar na discriminação de alvos agrícolas e que a metodologia proposta mostrou-se adequada a este propósito. ABSTRACT: The texture is an important characterestic used for visual image interpretation. For this reason, the performance of digital classifiers can be improved with texture measurements, specially for high resolution images. However, the quantification of image texture is very difficult, since there is no consensus in the definition of what texture is, as well as a precise mathematical formulation of it. Several texture measures can be found in the literature. Usually the choice of the best set of these measures is done empirically. This work proposes a methodology for texture measures selection that maximize the discrimination between land use classes in SAR images. The used images were SIR-C/X-SAR, L and C bands, and HH, HV and VV polarizations. The results show that the classification based only on the tonal means achieved kappa values slightly higher than 0.50. The use of texture measures improved the classification, obtaining kappa values higher than 0.90, when 15 measures were used simultaneosly. Even when images only one band and one polarization were used, the kappa values obtained were higher than 0.85, making use of more than 20 texture measures. The results confirmed that texture information in radar image may help the discrimination of agriculture crops, and that the proposed methodology is appropriate for this purpose.
ÁreaSRE
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4. Condições de acesso e uso
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Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
pubtc@inpe.br
viveca@sid.inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
pubtc@inpe.br
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype


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