Uso de algoritmos genéticos como redutor de dimensionalidade na classificaçăo de imagens hiperespectrais /

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorSilva, Claudionor Ribeiro da-
Data de aceite: dc.date.accessioned2019-08-22T00:35:42Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2019-08-22T00:35:42Z-
Data de envio: dc.date.issued2006-08-13-
Data de envio: dc.date.issued2006-08-13-
Data de envio: dc.date.issued2006-08-11-
Data de envio: dc.date.issued2006-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1884/4654-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/4654-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Jorge A.Silva Centeno-
Descrição: dc.descriptionCo-orientadora: Selma R.A.Ribeiro-
Descrição: dc.descriptionDissertaçăo (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Cięncias da Terra, Programa de Pós-Graduaçăo em Cięncias Geodésicas. Defesa: Curitiba, 2006-
Descrição: dc.descriptionInclui bibliografia-
Descrição: dc.descriptionResumo: A análise de imagens hiperespectrais possibilita um estudo mais detalhado sobre osobjetos na superfície da terra. Devido sua alta resoluçăo espectral, a tarefa deanálise desses dados defronta-se com o fenômeno de Hughes. Esse fenômenoocorre devido ao número geralmente limitado de amostras frente a alta dimensionalidade dos dados hiperespectrais. Uma das possíveis soluçőes para esseproblema é a reduçăo da dimensionalidade. Essa técnica de reduçăo de dimensăo édividida em duas abordagens: seleçăo de feiçőes e extraçăo de feiçőes. A propostadesse trabalho foi o uso dos Algoritmos Genéticos como redutores dedimensionalidade de dados hiperespectrais, para fins de classificaçăo. Foi realizadoum estudo comparativo entre os algoritmos propostos e os tradicionais algoritmosseqüenciais: Sequential Forward Selection (SFS) e Sequential Backward Selection(SBS). Esses dois últimos algoritmos săo conhecidos pela simplicidade tantoconceitual como computacional. Uma segunda comparaçăo foi realizada entrealgoritmos de seleçăo de feiçőes e um algoritmo do tipo extraçăo de feiçőes (Análisepor Componentes Principais). Nesse estudo foi analisado tanto a acurácia no processo de classificaçăo como o tempo de processamento demandado por essesalgoritmos. Após a reduçăo da dimensionalidade, uma classificaçăo foi executada. O classificador utilizado foi de máxima verossimilhança. Para julgamento da acuráciaforam utilizados os índices kappa, acurácia global e a acurácia do ponto de vista dousuário. A metodologia proposta mostrou-se promissora, pois apresentou resultados,em termos de acurácia, superiores aos gerados pelos demais algoritmos estudados.-
Formato: dc.formattext-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
???dc.source???: dc.sourceoai:ufpr.br:221361-
???dc.source???: dc.sourcehttp://200.17.209.5:8000/cgi-bin/gw_42_13/chameleon.42.13a?host=localhost%201111%20DEFAULT&sessionid=VTLS&function=CARDSCR&search=KEYWORD&pos=1&u1=12101&t1=221361-
Título: dc.titleUso de algoritmos genéticos como redutor de dimensionalidade na classificaçăo de imagens hiperespectrais /-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

Não existem arquivos associados a este item.