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Avaliação de métodos de segmentação de imagens aplicadas na classificação de culturas cafeeiras
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Áreas Temáticas da Extenção
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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.
Abstract
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
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Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
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Citação
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.