| Summary: | O objetivo do presente trabalho foi desenvolver um processo semi-automático para identificação de Membros de Referência (MR) em imagens hiperespectrais. O processo faz inicialmente a triagem das amostras espectrais gerando um conjunto de amostras candidatas a MR. A triagem consiste em: determinar uma vizinhança espacialmente uniforme em torno da amostra espectral, rejeitar amostras cujos espectros na vizinhança uniforme não são homogêneos, rejeitar amostras que não formam um contexto uniforme e homogêneo com outras amostras e rejeitar amostras redundantes. As amostras espectrais candidatas a MR, consideradas uniformes, homogêneas, pertencentes a um contexto e pouco redundantes, são submetidas a um processo de busca dos MR, que utiliza o conceito de entropia, proposto neste trabalho, como medida de similaridade espectral, em conjunto com a Distância Euclidiana e a medida de Coerência entre os espectros. Propõe-se ainda dois limitantes superiores para o número máximo de MR presentes em uma imagem hiperespectral, utilizando-se o conceito de amostras espectrais bem configuradas e um valor de entropia mínima permissível, entre amostras. Foi implementado com o aplicativo computacional IDL um processador que realiza todas as funções propostas. Os métodos apresentados são testados, com êxito, em imagens hiperespectrais do sensor aerotransportado AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer) do JPL.
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