Triagem de amostras e múltiplas medidas de similaridade espectral para seleção de membros de referência em imagens hiperespectrais.

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 um...

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Bibliographic Details
Main Author: Marco Antonio Pizarro
Other Authors: David Fernandes
Format: Others
Language:Portuguese
Published: Instituto Tecnológico de Aeronáutica 2007
Subjects:
Online Access:http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=426
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spelling ndltd-IBICT-oai-agregador.ibict.br.BDTD_ITA-oai-ita.br-4262019-01-22T03:11:19Z Triagem de amostras e múltiplas medidas de similaridade espectral para seleção de membros de referência em imagens hiperespectrais. Marco Antonio Pizarro David Fernandes Sensoriamento remoto Análise de espectro Entropia Processamento de imagens Classificação de imagens Técnicas de formação de imagens Espectroscopia no infravermelho Telecomunicações Engenharia eletrônica 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. 2007-09-10 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=426 por info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Instituto Tecnológico de Aeronáutica reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica instacron:ITA
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Análise de espectro
Entropia
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Espectroscopia no infravermelho
Telecomunicações
Engenharia eletrônica
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Telecomunicações
Engenharia eletrônica
Marco Antonio Pizarro
Triagem de amostras e múltiplas medidas de similaridade espectral para seleção de membros de referência em imagens hiperespectrais.
description 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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