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Aplicação de filtros de Gabor no processo de classificação de imagens digitais com base em atributos de textura

Angelo, Neide Pizzolato
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional...

Classificação supervisionada de padrões utilizando floresta de caminhos otimos; Supervised pattern classification using optimum path forest

João Paulo Papa
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 27/11/2008 PT
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Padrões são geralmente representados por vetores de atributos obtidos através de amostras em uma base de dados, a qual pode estar totalmente, parcialmente ou não rotulada. Dependendo da quantidade de informação disponível dessa base de dados, podemos aplicar três tipos de técnicas para identificação desses padrões: supervisionadas, semisupervisionadas ou não-supervisionadas. No presente trabalho, estudamos técnicas supervisionadas, as quais caracterizam-se pelo total conhecimento dos rótulos das amostras da base de dados. Propusemos também um novo método para classificação supervisionada de padrões baseada em Floresta de Caminhos Ótimos (OPF - Optimum-Path Forest), a qual modela o problema de reconhecimento de padrões como sendo um grafo, onde os nós são as amostras e os arcos definidos por uma relação de adjacência. Amostras mais relevantes (protótipos) são identificadas e um processo de competição entre elas é iniciado, as quais tentam oferecer caminhos de custo ótimo para as demais amostras da base de dados. Apresentamos aqui duas abordagens, as quais diferem na relação de adjacência, função de custo de caminho e maneira de identificar os protótipos. A primeira delas utiliza como relação de adjacência o grafo completo e identifica os protótipos nas regiões de fronteira entre as classes...

Modelos de classificação : aplicações no setor bancário; Classification models : applications in banking sector

Mateus Caetano
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 06/02/2015 PT
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Técnicas para solucionar problemas de classificação têm aplicações em diversas áreas, como concessão de crédito, reconhecimento de imagens, detecção de SPAM, entre outras. É uma área de intensa pesquisa, para a qual diversos métodos foram e continuam sendo desenvolvidos. Dado que não há um método que apresente o melhor desempenho para qualquer tipo de aplicação, diferentes métodos precisam ser comparados para que possamos encontrar o melhor ajuste para cada aplicação em particular. Neste trabalho estudamos seis diferentes métodos aplicados em problemas de classificação supervisionada (onde há uma resposta conhecida para o treinamento do modelo): Regressão Logística, Árvore de Decisão, Naive Bayes, KNN (k-Nearest Neighbors), Redes Neurais e Support Vector Machine. Aplicamos os métodos em três conjuntos de dados referentes à problemas de concessão de crédito e seleção de clientes para campanha de marketing bancário. Realizamos o pré-processamento dos dados para lidar com observações faltantes e classes desbalanceadas. Utilizamos técnicas de particionamento do conjunto de dados e diversas métricas, como acurácia, F1 e curva ROC, com o objetivo de avaliar os desempenhos dos métodos/técnicas. Comparamos...

Métodos estatísticos de screening em classificação supervisionada

Ramos, Sandra Cristina de Faria, 1975-
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Tese de Doutorado
Publicado em //2010 POR
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Tese de doutoramento, Estatística e Investigação Operacional (Probabilidade e Estatística), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2010; Nesta tese apresentam-se as contribuições resultantes de um trabalho de investigação sobre métodos bayesianos de screening em classificação supervisionada num cenário bivariado, ou seja, métodos que permitem atribuir a um novo indivíduo uma categoria de entre um conjunto de categorias mutuamente exclusivas, com base na observação de vectores de características bidimensionais nesse indivíduo. Iniciam-se os trabalhos com a formulação do problema de screening do ponto de vista preditivo bayesiano e mostra-se como se pode construir, de acordo com a formulação proposta, uma região de especificação quando se admite um modelo gaussiano bivariado para o vector de características condicional à categoria. Seguidamente introduzem-se alterações no modelo inicial de forma a remover restrições no que respeita a pressupostos distribucionais. Nesta generalização consideram-se duas abordagens. A primeira usa métodos do núcleo multivariados para estimar a distribuição preditiva de uma observação futura condicional às varias categorias da variável resposta. A segunda usa os actuais métodos bayesianos não paramétricos para estimar essa distribuição preditiva. È proposta uma regra de classificação baseada em múltiplos pares de variáveis...

Metodologias de classificação supervisionada para análise de dados de microarrays

Rebouças, Sílvia Maria Dias Pedro, 1978-
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Tese de Doutorado
Publicado em //2011 POR
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Tese de doutoramento, Estatística e Investigação Operacional (Probabilidades e Estatística), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2011; Uma das principais características dos dados de microarrays é a sua elevada dimensionalidade, sendo o número de variáveis (p) muito superior ao número de observações (n). Esta particularidade suscita problemas na análise destes dados e, em particular, na classificação dos indivíduos em grupos a partir da quantificação da expressão dos seus genes, lançando a necessidade de reduzir previamente a dimensionalidade dos dados ou de efetuar alterações aos métodos de classificação tradicionais. Esta tese apresenta uma análise comparativa do desempenho de três métodos de classificação aplicados aos dados sem redução (método dos vizinhos mais próximos e duas variantes de análise discriminante linear regularizada), com o de quinze combinações de métodos de análise de componentes principais (decomposição em valores singulares e dois métodos robustos), seguidos de métodos de classificação supervisionada (análise discriminante linear, regressão logística, árvores de classificação, redes neuronais e vizinhos mais próximos). Os diversos métodos foram aplicados a dados de cancro...

Utilização de imagens de satélite de alta resolução para a extracção de elementos em ambiente urbano

Martins, Nuno Miguel Nogueira
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2012 POR
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Tese de mestrado em Engenharia Geográfica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012; Pretende-se, com a elaboração desta dissertação, explorar o potencial das imagens do satélite WorldView-2 para a extração de elementos em ambiente urbano em comparação com os resultados obtidos com outras imagens de muito alta resolução espacial, tais como as dos satélites QuickBird e Ikonos. Para tal, foi realizado um estudo comparativo recorrendo à utilização de diversos métodos de classificação supervisionada e não-supervisionada de imagens satélite, os quais se baseiam apenas nas características espetrais das imagens e também à construção de árvores de decisão, utilizando índices de vegetação e um modelo digital de superfície normalizado da área de estudo. Neste trabalho, os resultados obtidos no método de classificação de árvores de decisão foram mais precisos porque apenas neste método é que foram utilizados os respetivos dados auxiliares. As principais dificuldades encontradas na execução deste trabalho estão relacionados com os erros de classificação resultantes das características complexas dos ambientes urbanos, sendo que a existência de sombras e de rebatimentos nas estruturas mais elevadas correspondem também a limitações deste tipo de imagens. Neste estudo verificou-se que...

Mapeamento de fragmentos florestais com monodominância de aroeira a partir da classificação supervisionada de imagens Rapideye

Oliveira,Felipe Pinho de; Fernandes Filho,Elpídio Inácio; Soares,Vicente Paulo; Souza,Agostinho Lopes de
Fonte: Sociedade de Investigações Florestais Publicador: Sociedade de Investigações Florestais
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/02/2013 PT
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A espécie florestal Myracrodruon urundeuva (Fr. All.) figura desde 1992 na lista de espécies da flora brasileira ameaçadas de extinção e, contudo, manifesta comportamento monodominante em algumas regiões do Estado de Minas Gerais, sobretudo na região do Médio Rio Doce. Este trabalho teve por objetivo comparar métodos de classificação supervisionada de imagens Rapideye para mapeamento de fragmentos florestais monodominados por Myracrodruon urundeuva em Tumiritinga, MG. Foram avaliadas a classificação pelo algoritmo da Maximaverossimilhança (Maxver) e a classificação por Redes Neurais Artificiais (RNA). Foram testadas 19 combinações envolvendo diferentes bandas, componentes principais e o índice de vegetação da diferença normalizada para a classificação da imagem Rapideye. O treinamento da rede foi realizado variando-se a taxa de aprendizado, o número de interações e o número de neurônios na camada interna. A avaliação dos mapas temáticos produzidos foi realizada através dos índices Kappa e Kappa condicional para a classe de uso do solo "aroeira" e pela análise das Matrizes de Confusão. O método que apresentou melhor desempenho foi a classificação de todas as bandas da imagem Rapideye pelo algoritmo Maxver...

Identificação e mapeamento de áreas de milho na região sul do Brasil utilizando imagens MODIS

Yi,José L. R.; Shimabukuro,Yosio E.; Quintanilha,José A.
Fonte: Associação Brasileira de Engenharia Agrícola Publicador: Associação Brasileira de Engenharia Agrícola
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2007 PT
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O presente trabalho teve como proposta avaliar a identificação e o mapeamento das áreas de milho da região noroeste do Estado do Rio Grande do Sul a partir de dados multitemporais do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Earth Observing System - EOS-AM (Terra). O algoritmo de classificação supervisionada Spectral Angle Mapper (SAM) foi aplicado com sucesso em uma série multitemporal de imagens EVI pré-processadas. Verificou-se que as áreas classificadas como milho na imagem coincidiam plenamente com áreas mais extensas ou contínuas (> 90 ha) de milho. Áreas de menor extensão ou localizadas em encostas de morros, ao lado de vegetação arbórea, não foram detectadas pelo classificador devido à baixa resolução espacial das imagens. A maior utilidade prática da identificação e da classificação digital das áreas de milho obtidas das imagens MODIS está na sua aplicação para isolar ou complementar o mapeamento das áreas agrícolas visando ao seu monitoramento a partir de diferentes índices de vegetação, derivados de imagens de alta resolução temporal e baixa resolução espacial.

Avaliação da degradação das terras nas regiões oeste e norte da cidade de Campina Grande, PB: um estudo de caso

Moraes Neto,João M. de; Barbosa,Marx P.; Fernandes,Maria de F.; Silva,Miguel J. da
Fonte: Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG Publicador: Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/04/2002 PT
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Objetivou-se, com o presente trabalho, avaliar a degradação das terras nas regiões oeste e norte da cidade de Campina Grande, PB, cuja metodologia incluiu: processamento digital de imagem, interpretação visual e correlação com os dados de campo. Na análise digital utilizou-se o método de classificação supervisionada por Maximoverossimilhança (Maxver), cujos resultados se mostraram satisfatórios permitindo, assim, o mapeamento das principais áreas degradadas da região de estudo.

Utilização de redes neurais artificiais na classificação de níveis de degradação em pastagens

Chagas,César S.; Vieira,Carlos A. O.; Fernandes Filho,Elpídio I.; C. Júnior,Waldir de
Fonte: Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG Publicador: Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/06/2009 PT
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Este trabalho teve por objetivo avaliar a eficiência dos classificadores redes neurais artificiais (RNA) e o de máxima verossimilhança (Maxver) na classificação do uso da terra no município de Viçosa, MG, a partir de imagens do sensor ASTER, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens. Neste estudo, foram identificados três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte) e avaliada uma composição da imagem do sensor ASTER contendo as 3 bandas do visível e infravermelho próximo, com resolução espacial de 15 m. O simulador de redes neurais empregado foi o "Java Neural Network Simulator" e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Os resultados mostram que a classificação por redes neurais, embora apresente resultado ligeiramente superior, teve desempenho estatisticamente semelhante ao obtido pela classificação pelo Maxver, obtendo um índice Kappa de 0,80, contra 0,79, respectivamente. Nas classificações realizadas a classe que apresentou maior erro de classificação foi a pastagem no nível de degradação forte, enquanto a maior exatidão na classificação foi obtida pelo café, para ambos os classificadores, com 100 e 96%, respectivamente.

Conflitos no uso da terra em Áreas de Preservação Permanente em um polo de produção de biodiesel no Estado do Pará

Almeida,Arlete Silva de; Vieira,Ima Célia Guimarães
Fonte: Instituto de Pesquisas Ambientais em Bacias Hidrográficas Publicador: Instituto de Pesquisas Ambientais em Bacias Hidrográficas
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/09/2014 PT
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As Áreas de Preservação Permanente (APPs) desempenham um papel fundamental na manutenção dos principais fatores que regulam os processos hidrológicos e de conservação biológica. Na Amazônia, as APPs vêm sendo ocupadas com atividades econômicas de alto impacto ambiental que levam à supressão de vegetação, desrespeitando o regime legal desse tipo de área protegida. Este artigo analisa os conflitos de uso da terra dentro das áreas destinadas à preservação e propõe uma delimitação dessas áreas de acordo com o Código Florestal Brasileiro de 2012, no municipio de Moju, um dos mais importantes polos de produção de biodiesel do estado do Pará. A pesquisa utilizou imagem multiespectral de alta resolução do satélite RapidEye de 2010 para uma classificação supervisionada que determinou oito classes de cobertura e uso da terra, com especial atenção para a floresta, o cultivo agrícola e cultivo de óleo de palma (Elaeis guineensis). As terras alteradas do município perfazem 30,29% do total, sendo que 17,07% estão ocupadas pela pecuária. Somente 5,2% do território de Moju é legalmente definido como APP. Destas áreas, 29,3% se encontram em uso conflituoso, onde predomina a pastagem, presente em 15,6% das APPs do município. O cultivo de palma corresponde a apenas 0...

Classificação de níveis de degradação de pastagem no município de Rio Negro, MS.

LUCIANO, A. C. dos; ABDON, M. de M.; SILVA, J. dos S. V. da.
Fonte: In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 3., 2010, Cáceres, MT. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária; São José dos Campos: INPE, 2010. Publicador: In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 3., 2010, Cáceres, MT. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária; São José dos Campos: INPE, 2010.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Formato: p. 681-699.
PT_BR
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As técnicas de sensoriamento remoto aplicadas a imagens de satélite, tem se mostrado eficientes para caracterização e monitoramento ambiental, principalmente para identificação de alvos com pequenas diferenças nas respostas espectrais. Neste contexto, para o mapeamento de diferentes níveis de degradação de pastagens são necessárias as técnicas de sensoriamento remoto associadas a levantamentos de campo. Este trabalho tem por objetivo classificar pastagens com diferentes níveis de degradação no município de Rio Negro, no Estado de Mato Grosso do Sul, utilizando fusão de imagens dos sensores CCD e HRC do satélite CBERS-2B. O mapeamento foi feito por classificação Bhattacharya, por regiões, subsidiada por segmentação e imagem raster gerada por classificador Maxver. O resultado consiste em um mapa temático de níveis de pastagens degradadas na escala 1:50.000. A alta resolução obtida da fusão de imagens e a classificação supervisionada colaboraram para melhor identificação dos diferentes níveis de degradação de pastagens. A pastagem de nível 3, que possui baixo vigor, baixa qualidade e baixa população, associado com a presença de invasoras e/ou cupins, foi a mais observada na região estudada, correspondendo a 28% da área total do município.; 2010; Geopantanal 2010.

Classificação de áreas de café em Minas Gerais por meio do novo algoritmo QMAS em imagem espectral Geoeye-1.

COLTRI, P. P.; CORDEIRO, R. L. F.; SOUZA, T. T. de; ROMANI, L. A. S.; ZULLO JÚNIOR, J.; TRAINA JÚNIOR, C.; TRAINA, A. J. M.
Fonte: In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011. Publicador: In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, 2011.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Formato: p. 0539-0546.
PT_BR
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Diante do grande desafio que é classificar imagens de sensoriamento remoto de café, o objetivo deste trabalho foi aplicar o novo algoritmo QMAS para classificar áreas de café comparando os resultados com o método tradicional de Classificação Supervisionada MAXVER, em imagens Geoeye-1. Os resultados indicam que o algoritmo QMAS obteve mais êxito na classificação das áreas de café do que o MAXVER, configurando-se em uma alternativa viável a classificação de imagens de satélite.; 2011; SBSR 2011.

Discriminação de pastagem plantada por meio da classificação supervisionada das séries multitemporais de EVI-2 na transição Pantanal-Cerrado.

ROSA, C. M.; SILVA, G. B. S. da; VICENTE, L. E.; NOGUEIRA, S. F.; VICTORIA, D. de C.; ANDRADE, R. G.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.
Fonte: In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 17., 2015, João Pessoa. Anais... São José dos Campos: INPE, 2015. Publicador: In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 17., 2015, João Pessoa. Anais... São José dos Campos: INPE, 2015.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Formato: p. 3463-3469.
PT_BR
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Dada a alta demanda pela espacialização das áreas de pastagens plantadas e a eficiência da classificação supervisionada de séries temporais de EVI-2 derivadas de imagens de média resolução (De Paula, 2013), objetivou-se discriminar e gerar mapa de pastagens plantadas por meio da classificação supervisionada utilizando o classificador máxima verossimilhança (MaxVer) aplicado à séries temporais de EVI-2 derivadas de imagens de média resolução espacial.; 2015

Classificação Supervisionada Usando Dados Simbólicos de Semântica Modal

César Donato Silva, Fábio; de Assis Tenório Carvalho, Francisco (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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A Análise de Dados Simbólicos (Symbolic Data Analysis) é um domínio na área de descoberta automática de conhecimento que visa desenvolver métodos para dados descritos por variáveis que podem assumir como valor conjuntos ou listas de categorias, intervalos ou distribuições de probabilidade. Essas variáveis permitem levar em conta a variabilidade e/ou a incerteza presente nos dados. Este trabalho apresenta um classificador simbólico de semântica modal para dados simbólicos de tipo intervalo. O classificador proposto apresenta duas etapas básicas, a aprendizagem e a alocação, onde ambas necessitam de uma etapa precedente de préprocessamento que transforma os dados simbólicos do tipo intervalo em dados simbólicos modal. Cada exemplo do conjunto de aprendizagem é descrito por um vetor de intervalos. Após o pré-processamento, cada exemplo passa a ser descrito por um vetor de distribuições de pesos. Após a etapa de aprendizagem, cada classe é também descrita por um vetor de distribuições de pesos que sintetiza as informações dos exemplos da classe. Cada novo exemplo a ser atribuído a uma classe (etapa de alocação), representado por um vetor de intervalos, após a fase de pré-processamento passa a ser descrito por um vetor de distribuições de pesos. A alocação de um exemplo a uma classe é realizada através de funções de dissimilaridade que comparam pares de vetores de distribuições de pesos. Algumas funções de dissimilaridade desse tipo são consideradas nesse trabalho. A avaliação do desempenho desse classificador é realizada através da aplicação do mesmo a conjuntos de dados sintéticos em uma experiência Monte Carlo e a conjuntos de dados reais usando a técnica de validação cruzada leave-one-out. O desempenho é medido pela taxa (média) de erro de classificação e pelo tempo de execução das etapas de aprendizagem e classificação. Além disso...

Método de potencial para a classificação superviosionada

Regina Ribeiro Lemos, Silvia; Stosic, Borko (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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A classificação supervisionada representa uma parte das técnicas empregadas no contexto de Data Mining, com crescente impacto nos estudos em várias áreas do conhecimento, possibilitado pelo crescimento exponencial da capacidade de processamento e disponibilidade de recursos computacionais. Além do fato que já existem várias técnicas bem conhecidas e estabelecidas na literatura, a importância desta área exige esforços contínuos no sentido da comparação de performance de diferentes métodos, e da sua aplicabilidade aos diferentes tipos de dados, bem como propostas de novas metodologias que poderão contribuir para o estado da arte atual. Esta dissertação apresenta um novo método de classificação, o método de potencial. Este método é construído com base em conceitos da física, através do mapeamento de observações no espaço p-dimensional dos dados para o sistema virtual de partículas interagentes no espaço Euclidiano p-dimensional. O método é formalizado com todos os detalhes necessários para a definição da regra de classificação com base na teoria de decisão de Bayes. As características mais relevantes do método também são apresentadas. O método de núcleo é utilizado para comparação com o método de potencial por apresentar boas propriedades e ser bastante difundido e estudado no meio acadêmico. Os dois métodos se diferenciam basicamente pela forma funcional com que estimam as densidades que são utilizadas para se construir a regra de classificação. Os classificadores propostos pelos métodos são então avaliados com respeito a discriminabilidade da regra de decisão para dados reais e simulados...

Diagnóstico da degradação ambiental no município de Areia Branca-RN por geotecnologias; Diagnosis of environmental degradation in the city of Areia Branca-RN by geotechnology

Silva, Gabriella Cynara Minora da
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa Regional de Pós-Graduação em Desenvolvimento e Meio Ambiente PRODEMA; Meio Ambiente, Cultura e Desenvolvimento Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa Regional de Pós-Graduação em Desenvolvimento e Meio Ambiente PRODEMA; Meio Ambiente, Cultura e Desenvolvimento
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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The municipality of Areia Branca is within the mesoregion of West Potiguar and within the microregion of Mossoró, covering an area of 357,58 km2. Covering an area of weakness in terms of environmental, housing, together with the municipality of Grossos-RN, the estuary of River Apodi-Mossoró. The municipality of Areia Branca has historically suffered from a lack of planning regarding the use and occupation of land as some economic activities, attracted by the extremely favorable natural conditions, have exploited their natural resources improperly. The aim of this study is to quantify and analyze the environmental degradation in the municipality. Thus initially was performed a characterization of land use using remote sensing, geoprocessing and geographic information system GIS in order to generate data and information on the municipal scale, which may serve as input to the environmental planning and land use planning in the region. From this perspective, were used a Landsat 5 image TM sensor for the year 2010. In the processing of this image was used SPRING 5.2 and applied a supervised classification using the classifier regions, which was employed Bhattacharya Distance method with a threshold at 30%. Thus was obtained the land use map that was analyzed the spatial distribution of different types of the use that is occurring in the city...

Comparação dos métodos de classificação por ângulo espectral e distância euclidiana no mapeamento das formas de terreno

Souza, João Paulo Sena
Fonte: Universidade de Brasília Publicador: Universidade de Brasília
Tipo: Dissertação
POR
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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Pós-Graduação em Geografia, 2015.; O Bioma Cerrado apresenta a maior biodiversidade e heterogeneidade de paisagens entre as savanas do mundo. Essa abrangência evidencia a importância de estudos sistemáticos sobre os diversos aspectos desse domínio. Na região central desse bioma encontra-se a ecorregião do Planalto Central, onde o relevo norteia a dinâmica evolutiva da paisagem. Está associado à distribuição espacial dos tipos de solo e dos organismos vivos, incluindo as atividades humanas. Esse elemento da paisagem pode ser estudado de forma qualitativa ou quantitativa. A geomorfometria é o campo da ciência que estuda de forma quantitativa o relevo, principalmente as formas de terreno. Dentre os métodos de classificação das formas do terreno destaca-se a classificação supervisionada pelo emprego de assinaturas geomorfométricas de referência. A classificação por assinaturas geomorfométricas pode utilizar métricas de similaridade e distância. Nesse contexto, o objetivo do presente trabalho é comparar os métodos de classificação utilizando métricas de similaridade e de distância no mapeamento das formas de terreno, aplicados na área do Campo de Instrução Militar de Formosa (CIF) localizado na bacia do Rio Preto. A metodologia possui as seguintes etapas: aquisição dos dados HydroSHEDS...

Classificação supervisionada com dúvidas: compromisso erro/rejeição.

Pereira, Carla Mónica Santos Dias; Pires, Ana M.
Fonte: Universidade Portucalense Publicador: Universidade Portucalense
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
Publicado em //2001 POR
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Num problema de classificação supervisionada, o objectivo é criar uma regra de decisão que permita afectar um objecto, de origem desconhecida, a uma de c classes (ou grupos) pré-definidas, a partir dos valores observados de um conjunto de p variáveis. Na impossiblidade de separação absoluta ou numa situação de indecisão (quando as funções de decisão assumem valores muito idênticos ou quando da existência de objectos muito diferentes dos restantes - observações atíticas), poderá ser preferível não classificar, introduzindo-se uma opção de rejeição, do que optar por uma decisão com probabilidade de erro elevada. Isto acontece, por exemplo, no diagnóstico médico. Consequentemente poderão ser criadas mais duas classes, uma de indecisão e outra de observações atípicas. Neste trabalho estuda-se uma solução para o problema da dúvida derivada da decisão, pela introdução de uma opção de rejeição, para as regras de classificação baseadas nas discriminantes linear, quadrática e logística. Consideram-se vários procedimentos para a estimação das taxas de erro e rejeição, em particular recorrendo-se à simulação. Para ilustrar estas metodologias serão apresentados dois exemplos.; The aim of a supervised classification procedure is to build a decision rule according to wich a new object is assigned to one of c predefined classeson the basis of an observed feature vector. in the absence of absolute separation or when there is some uncertainty it may be better not to classify (for example in medical diagnostic). This happens when the decisions are very similar or in the presence of outliers. In general the misclassification rate of a rule can be made arbiraily small when the object is rejected for exceptional handling. So...

Mapeamento da evolução do uso e cobertura do solo na Serra do Gandarela a partir de imagens Landsat (1987-2010)

Costa, Alfredo; Garcia, Ricardo Alexandrino
Fonte: Revista Geografias Publicador: Revista Geografias
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; Artigo Avaliado pelos Pares Formato: application/pdf
Publicado em 01/07/2014 POR
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Este trabalho dedica-se a analisar as transformações recentes do uso e cobertura do solo na Serra do Gandarela, localizada na porção nordeste do Quadrilátero Ferrífero, região central de Minas Gerais, palco de discussão sobre a viabilidade dos usos existentes versus os usos possíveis, considerando o embate exploração versus conservação. Com base na classificação supervisionada do uso e cobertura do solo a partir de imagens do satélite LANDSAT TM 5 para os anos 1987, 1994, 2003 e 2010, através do método Máxima Verossimilhança (MAXVER), foram identificadas as principais transformações ocorridas na região. O estudo identificou uma tendência à degradação dos ambientes naturais da Serra do Gandarela (perda de 12,4% de sua área total no período analisado, equivalente a 4.500 hectares), seja pelas práticas agropastoris, pelo avanço da silvicultura ou pela intensifiação da urbanização, seja pelo crescente interesse pela mineração na área.