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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Classificação de imagens em sensoriamento remoto: desenvolvimento de uma ferramenta para identificação de áreas de incerteza
Autor(es): Freddo Neto, Ricardo
Primeiro Orientador: Vargas, Rogério Rodrigues de
Coorientador: Gass, Sidnei Luís Bohn
Resumo: O Sensoriamento Remoto fornece dados da superfície da Terra com consistência e periodicidade, podendo ser compreendido como a prática de obter informações sobre a Terra e superfícies de água usando imagens adquiridas a partir de uma perspectiva aérea, utilizando radiação eletromagnética em uma ou mais regiões do espectro eletromagnético, refletida ou emitida da superfície da Terra. No entanto, imagens de Sensoriamento Remoto necessitam passar por processamentos computacionais. Processar uma imagem é um método de transformações sucessivas que geram grupos destacados entre si a partir da detecção de padrões, permitindo obter informações com maior facilidade. Este trabalho desenvolveu uma ferramenta web no processo de segmentação de imagens, oferecendo a escolha de dois algoritmos de agrupamento, o Fuzzy C-Means e o Fuzzy ckMeansImage, em que o segundo, traz como grande diferencial a opção de selecionar o paramêtro α-corte, determinando o grau mínimo de pertinência de cada pixel a seu respectivo cluster. Os algoritmos foram aplicados em duas imagens da mesma área, localizada na fronteira oeste do estado do Rio Grande do Sul, porém em épocas distintas (Rio Uruguai em nível normal e em período de cheia). Resultados são apresentados e discutidos ao longo do trabalho.
Abstract: Remote Sensing provides Earth data with consistency and periodicity, and can be understood as a practice of obtaining information about the Earth and surface of water with the images acquired from an aerial perspective, using electromagnetic radiation in one or more of the regions of the electromagnetic spectrum, reflected or emissioned of the Earth’s surface. However, images of Remote Sensing require through computational processing. Process an image is a method of successive transformations that generate groups detached from each other from the detection of patterns, allowing information to be obtained more easily. This work developed a tool in process of image segmentation, offering the choice of two grouping algorithms, the Fuzzy C-Means and the Fuzzy ckMeansImage, in which the second, brings as a big differential the option of selecting the α-cut parameter, determining the minimum degree of pertinence of each pixel to its respective cluster.The algorithms were applied in two images of the same area, located in the western border of the state of Rio Grande do Sul, at different times (Rio Uruguai at normal level and during flood season). The results are presented and discussed throughout the work.
Palavras-chave: Fuzzy ckMeansImage
Processamento de imagens
Sensoriamento remoto
Image processing
Remote sensing
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal do Pampa
Sigla da Instituição: UNIPAMPA
Campus: Campus Itaqui
Citação: FREDDO NETO, Ricardo. Classificação de imagens em sensoriamento remoto: desenvolvimento de uma ferramenta para identificação de áreas de incerteza. 2022. 33 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Cartográfica e de Agrimensura) - Universidade Federal do Pampa, Itaqui, 2018.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/6836
Data do documento: 19-Jun-2018
Aparece nas coleções:Engenharia de Agrimensura

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