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Dissertação de Mestrado:
Detecção de Mudanças na Superfície Terrestre Usando Imagens de Sensoriamento Remoto e Técnicas em Inteligência Computacional.
Thales Alfredo de Vila Carneiro
- GEOM
- Orientador Prof. Maria Luiza Fernandes Velloso
- Coorientador
- Flávio Joaquim de Souza, D.Sc., UERJ
- Banca * Prof. Maria Luiza Fernandes Velloso
- Data - hora da defesa
- 21/09/2004
- Resumo
- Esta dissertação tem o objetivo de propor uma metodologia para a detecção de mudanças na superfície terrestre, a partir de imagens multiespectrais e multitemporais de sensoriamento remoto, empregando técnicas de inteligência computacional para gerar uma imagem com a classificação das áreas de ocorrência de mudanças e das áreas onde não ocorreu mudança na superfície da Terra. Avaliaram-se duas metodologias de detecção de mudanças: abordagem com pré-classificação espectral e abordagem pós-classificação. Nas duas metodologias foi inicialmente realizado um procedimento de correção radiométrica relativa, através de uma regressão não paramétrica. A abordagem com pré-classificação espectral, que se mostrou mais eficaz na detecção das mudanças foi implementada pela técnica denominada análise do vetor mudança (CVA, Change Vector Analysis) e pelo algoritmo de rede neural por centróide (CNN, Centroid Neural Network). Palavras-Chave: Detecção de mudanças, Processamento Digital de Imagem, Redes Neurais.
kk* Flávio Joaquim de Souza, D.Sc., UERJ
* Prof. Luiz Biondi Neto , Doutor, UFRJ, Brasil, 2001 -
k* Profa. Karla Tereza Figueiredo Leite
k* Fabiano Saldanha Gomes de Oliveira, D.Sc., LNCC