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Title: Determinação automática de limiares para classificação de conjuntos multitemporais de imagens de satélite
Authors: Fonseca, A. M.
Roque, D.
Barbosa, A.
Rocha, J.
Heleno, S.
Keywords: Deteção remota;Classificação;ACP;AIOO/OBIA;Landsat 8;Envisat ASAR
Issue Date: 29-Oct-2015
Publisher: Ordem dos Engenheiros
Citation: Fonseca, A.M., Roque, D. Barbosa, A., Rocha, J., Heleno, S. (2015). "Determinação automática de limiares para classificaçao de conjuntos multitemporais de imagens de satélite". Atas da VIII Conferência Nacional de Cartografia e Geodesia, Amadora, 29 - 30 de outubro.
Abstract: Os métodos de classificação orientados por objetos apresentam uma eficácia elevada quando aplicados a imagens de satélite. No entanto, os algoritmos desenvolvidos para a classificação de uma determinada imagem apresentam um desempenho mais baixo quando aplicados a uma imagem da mesma área geográfica, adquirida noutra época, ou a uma imagem de outra área geográfica. O principal obstáculo à repetibilidade do algoritmo é a identificação dos valores dos limiares de corte a aplicar às funções de classificação, que é necessário adaptar a cada imagem, o que torna o processo subjetivo e demorado. Foi desenvolvido um método, baseado na análise por componentes principais, que permite o ajuste automático dos limiares adequados para a classificação de imagens da mesma área geográfica adquiridas noutra época. Os dados de entrada do algoritmo são os limiares selecionados visualmente para a classificação de quatro imagens de referência. Através desses limiares e de parâmetros conhecidos que caraterizam as imagens e as condições em que estas foram adquiridas, o algoritmo calcula os limiares adequados para a classificação de um novo conjunto de imagens. O algoritmo foi testado em imagens SAR de amplitude adquiridas pelos satélites Envisat e ERS-2 (aplicado à identificação de áreas inundadas) e em imagens óticas adquiridas pelo sensor do Landsat 8, tendo ficado demonstrada a sua utilidade na automatização do processo de ajustamento dos limiares a novas imagens, de forma objetiva e expedita, promovendo a repetibilidade da metodologia de classificação desenvolvida.
URI: http://repositorio.lnec.pt:8080/jspui/handle/123456789/1007672
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