Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras

Marujo, Rennan de Freitas Bezerra

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Registro completo de metadados

Campo DC	Valor	Idioma
dc.creator	Marujo, Rennan de Freitas Bezerra	-
dc.date.accessioned	2015-02-19T19:58:13Z	-
dc.date.available	2015-02-19T19:58:13Z	-
dc.date.issued	2015-02-19	-
dc.date.submitted	2013-04-10	-
dc.identifier.citation	MARUJO, R. F. B. Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras. 2013. 50 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5097	-
dc.language	pt_BR	pt_BR
dc.rights	acesso aberto	pt_BR
dc.subject	Classificação automática	pt_BR
dc.subject	Cafeicultura	pt_BR
dc.subject	Segmentação	pt_BR
dc.subject	Classificação orientada a segmento	pt_BR
dc.subject	Sensoriamento remoto	pt_BR
dc.title	Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras	pt_BR
dc.type	TCC	pt_BR
dc.contributor.advisor-co	Lacerda, Wilian Soares	-
dc.contributor.advisor1	Volpato, Margarete Marin Lordelo	-
dc.contributor.referee1	Saúde, André Vital	-
dc.contributor.referee1	Alves, Helena Maria Ramos	-
dc.description.resumo	O presente trabalho avalia métodos de segmentação em imagens de satélite visando a construção de uma árvore de processos automatizada para a classificação de áreas cafeeiras. As imagens passaram por diferentes métodos de segmentação, caracterização de atributos espaciais, espectrais, forma e textura, uma vez que este tipo de cultivo, devido as suas características instrinsicas é facilmente confundido com a mata nativa em processos de classificação automática onde consideram-se apenas as variações espectrais. Foram usados algoritmos segmentadores de imagens, algoritmos de aprendizagem supervisionada e imagens do satélite Rapideye, que possuem alta resolução espacial e radiométrica. A avaliação da segmentação foi feita comparando 3 algoritmos: Chess board, Quad tree e Multi-resolution segmentation, em 2 níveis hierárquicos, utilizando o algoritmo do vizinho mais próximo para a classificação da imagem através das amostras coletadas. As acurácias foram comparadas com o algoritmo de classificação pixel a pixel de máxima verossimilhança que é um método baseado puramente em valores espectrais, O método mais preciso foi Multi-resolution segmentation com um índice global e índice Kappa de 80,7616% e 0,7115 respectivamente. Utilizou-se como avaliadores específicos a acurácia de produtor para a classe café que apresentou 78,97% e a acurácia de usuário também para a classe café, com acerto de 77,35%. Estes expressam uma boa qualificação, mas requerem uma pós classificação feita por interprete humano para obter valores mais precisos.	pt_BR
Aparece nas coleções:	PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso)

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