@Article{BragaSantFrei:2015:DiEsMa,
author = "Braga, Bruna Cristina and Sant' Anna, Sidnei Jo{\~a}o Siqueira
and Freitas, Corina da Costa",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "Dist{\^a}ncias estoc{\'a}sticas e mapas de incertezas aplicados
{\`a} classifica{\c{c}}{\~a}o de dados de m{\'u}ltiplos
sensores",
journal = "Revista Brasileira de Cartografia",
year = "2015",
volume = "67",
number = "7",
pages = "1391--1411",
keywords = "Classifica{\c{c}}{\~a}o de Imagens, Dist{\^a}ncias
Estoc{\'a}sticas, Dados Multifontes, Dados Multisensor, Mapa de
Incertezas.",
abstract = "Neste trabalho {\'e} proposto o aperfei{\c{c}}oamento de
classifi ca{\c{c}}{\~o}es por meio de uma nova t{\'e}cnica de
integra{\c{c}}{\~a}o de dados multifonte ou multisensor cuja
combina{\c{c}}{\~a}o ocorre em n{\'{\i}}vel diferente daqueles
adotados em t{\'e}cnicas de integra{\c{c}}{\~a}o tradicionais.
Neste caso, a composi{\c{c}}{\~a}o dos dados {\'e} aplicada
{\`a}s informa{\c{c}}{\~o}es obtidas no processo de classifi
ca{\c{c}}{\~a}o individual de w imagens provenientes de w fontes
distintas. O conte{\'u}do dessas informa{\c{c}}{\~o}es
refere-se {\`a}s dist{\^a}ncias e estat{\'{\i}}sticas de teste
contidas nos mapas de incertezas (referentes {\`a} confi
abilidade da classifi ca{\c{c}}{\~a}o) de cada uma das clas-sifi
ca{\c{c}}{\~o}es. Os dados selecionados para este trabalho
contemplam uma imagem {\'o}ptica e uma imagem de microondas. Tais
imagens foram classifi cadas a partir do classifi cador por
regi{\~o}es PolClass que al{\'e}m da classifi ca{\c{c}}{\~a}o
gera um mapa de incertezas. Por meio dos dados gerados nas
classifi ca{\c{c}}{\~o}es individuais das imagens foram
constru{\'{\i}}dos cinco Cen{\'a}rios de Classifi
ca{\c{c}}{\~a}o visando {\'{\i}}ndices de acur{\'a}cia
superiores aqueles obtidos pelas classifi ca{\c{c}}{\~o}es
individuais. Dois destes Cen{\'a}rios de classifi
ca{\c{c}}{\~a}o apresentaram baixas incertezas nas classifi
ca{\c{c}}{\~o}es. Para um deles, o coefi ciente kappa e
acur{\'a}cia global igualaram-se estatisticamente ao maior kappa
e maior acur{\'a}cia adquiridos individualmente. O outro
Cen{\'a}rio, cuja origem foi baseada na l{\'o}gica Fuzzy, obteve
o melhor resultado entre os Cen{\'a}rios criados. A
utiliza{\c{c}}{\~a}o de informa{\c{c}}{\~o}es provenientes de
fontes distintas mostrou-se um fator positivo na classifi
ca{\c{c}}{\~a}o por agregar diferentes informa{\c{c}}{\~o}es
ao resultado fi nal. A l{\'o}gica Fuzzy revelou-se um fator
positivo por permitir uma classifi ca{\c{c}}{\~a}o em classes
mistas com baixas incertezas.",
issn = "0560-4613 and 1808-0936",
language = "pt",
targetfile = "braga_distancias.pdf",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}