Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
| Both sides previous revision Previous revision Next revision | Previous revision | ||
|
leila:students:trabalho_final_de_pdi_avancado [2009/08/20 16:01] miguel |
leila:students:trabalho_final_de_pdi_avancado [2010/05/11 17:46] (current) miguel |
||
|---|---|---|---|
| Line 1: | Line 1: | ||
| ====== Tópicos Avançados em Processamento Digital de Imagens ====== | ====== Tópicos Avançados em Processamento Digital de Imagens ====== | ||
| + | |||
| + | |||
| ==== Título==== | ==== Título==== | ||
| - | Extração de superfícies impermeáveis a partir de imagens QuickBird aplicando Classificação Orientada a Objeto | + | //**Extração de superfícies impermeáveis a partir de imagens QuickBird aplicando Classificação Orientada a Objeto**// |
| ==== Resumo ==== | ==== Resumo ==== | ||
| - | Estudos acerca de superfícies impermeáveis são cruciais para o desenvolvimento sustentável das zonas urbana, devido ao seu forte impacto nesses ambientes. Em estudos sobre o contexto urbano, onde a alta resolução espacial é essencial, os métodos tradicionais de classificação de imagem têm apresentado limitações, face à riqueza do conteúdo informativo que as imagens produzidas pela nova geração de satélites possui. | + | Estudos acerca de superfícies impermeáveis são cruciais para o desenvolvimento sustentável das zonas urbanas, devido ao seu forte impacto nesses ambientes. Em estudos sobre o contexto urbano, onde a alta resolução espacial é essencial, os métodos tradicionais de classificação de imagem têm apresentado limitações, face à riqueza do conteúdo informativo que as imagens produzidas pela nova geração de satélites possui. |
| Diversas pesquisas têm mostrado que os métodos tradicionais de classificação não são adequados para estas aplicações. Assim, torna-se necessário o uso de novos métodos de classificação que incluam dados auxiliares e conhecimentos do especialista, considerando-se que um intérprete humano facilmente identifica alvos urbanos baseando-se em seu conhecimento (usando atributos como forma, cor, padrão, textura e contexto). Entretanto, este trabalho consome tempo demasiado. Neste contexto, a utilização do sistemas baseados no conhecimento do intérprete é uma boa opção, uma vez que estes sistemas podem modelar o conhecimento do intérprete em ambiente computacional para classificar uma cena. A abordagem orientada a objeto tornou-se bastante indicada para o estudo de áreas urbanas, especialmente devido à sua capacidade de extrair objetos de interesse com a maior precisão do que os métodos baseados em pixels. | Diversas pesquisas têm mostrado que os métodos tradicionais de classificação não são adequados para estas aplicações. Assim, torna-se necessário o uso de novos métodos de classificação que incluam dados auxiliares e conhecimentos do especialista, considerando-se que um intérprete humano facilmente identifica alvos urbanos baseando-se em seu conhecimento (usando atributos como forma, cor, padrão, textura e contexto). Entretanto, este trabalho consome tempo demasiado. Neste contexto, a utilização do sistemas baseados no conhecimento do intérprete é uma boa opção, uma vez que estes sistemas podem modelar o conhecimento do intérprete em ambiente computacional para classificar uma cena. A abordagem orientada a objeto tornou-se bastante indicada para o estudo de áreas urbanas, especialmente devido à sua capacidade de extrair objetos de interesse com a maior precisão do que os métodos baseados em pixels. | ||
| Line 39: | Line 41: | ||
| ---- | ---- | ||
| - | ^[[http://wiki.dpi.inpe.br/doku.php?id=leila:barbara|Voltar]]^ | + | ^[[http://wiki.dpi.inpe.br/doku.php?id=leila:students:barbara|Voltar]]^ |
