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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: UNSUPERVISED CLASSIFICATION OF SATELLITE IMAGES Autor: ALEXANDRE HENRIQUE LEAL NETO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
WEILER ALVES FINAMORE - ADVISOR
Nº do Conteudo: 8497
Catalogação: 12/06/2006 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8497@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8497@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8497
Resumo:
Título: UNSUPERVISED CLASSIFICATION OF SATELLITE IMAGES Autor: ALEXANDRE HENRIQUE LEAL NETO
Nº do Conteudo: 8497
Catalogação: 12/06/2006 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8497@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8497@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8497
Resumo:
Unsupervised classification and segmentation of satellite
images are examined in this work. The classification is
based on Bayes` criterion, which tries to minimize the
expected value of the classification error. The algorthms
developed were proposed postulating that the classes in
the image are well modeled by gaussian random vectors.
Conventional classifiers, which take into account only
pixelwise information, were treated as vector quantizers.
Specifically, it was proposed a classification algorithm
based on entropy constrained vector. The behaviour of the
classifiers is examined observing the discrepancy between
classifications, comparing classified images with
reference-images and classifyng sinthetic images. The
percentage of pixels whitch are assigned to the same class
as in the reference-images ranged from 80,0% to 95,0%.
This good behaviour of the classidiers is limited by the
fact that, in theirs structures, are taken into account
only isolated pixel information. We have sought, by
classifying segments, to introduce contextual information
into the classifiers structure. The segments classidiers.
A segmentation algorithm, which introduces contextual
information into pixelwise classifier by a markovian
approach, is presented.
Descrição | Arquivo |
COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT, SUMMARY AND LISTS | |
CHAPTER 1 | |
CHAPTER 2 | |
CHAPTER 3 | |
CHAPTER 4 | |
CHAPTER 5 | |
REFERENCES |