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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Bellon, Olga Regina Pereira | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informática | - |
| Autor(es): dc.creator | Noguchi, Maria Tereza Galeb | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T11:54:36Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T11:54:36Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-16 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-16 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2004 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/660 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/660 | - |
| Descrição: dc.description | Orientadora: Olga R. Pereira Bellon | - |
| Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 2004 | - |
| Descrição: dc.description | Inclui bibliografia | - |
| Descrição: dc.description | Resumo: Este estudo descreve um sistema baseado em regras nebulosas para classificação supervisionada de imagens multiespectrais de alta resolução. O novo método utiliza nas variáveis de entrada combinações de bandas, como o NDVI, que destacam determinados tipos de feições terrestres. As funções de pertinência das variáveis de entrada nebulosas são definidas a partir de limiares obtidos de amostras previamente selecionadas. Estas variáveis são utilizadas para gerar as regras nebulosas de forma a detectar na imagem Ikonos as seguintes variáveis de saída: vegetação rasteira, vegetação arbórea, água, edificações e estrada. A imagem classificada pelo método proposto é comparada com os resultados obtidos pelo método da máxima verossimilhança, sendo que o sistema nebuloso com apenas cinco regras apresenta melhores resultados na classificação. | - |
| Descrição: dc.description | Abstract: This study describes a fuzzy rule-based system for supervised classification of multispectral high resolution images. The new method uses in the input variables combinations of bands, like NDVI, that detaching certain types of terrestrial features. The membership functions of the fuzzy input variables are defined starting from obtained thre sholds of samples selected previously. These variables are used to generate the fuzzy rules in way to detect in the image Ikonos the following output variables: low vegetation, forest, water, buildings and road. The classified image by the proposed method iscompared with the results generated by the method of maximum likeliwood, and the system with only five fuzzy rules generated better results in the classification. | - |
| Formato: dc.format | 137f. : il. algumas color., tabs. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Relação: dc.relation | Disponível em formato digital | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sistemas difusos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagens - Técnicas digitais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sensoriamento remoto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Ciência da Computação | - |
| Título: dc.title | Um sistema baseado em regras fuzzy para classificação supervisionada de imagens multiespectrais de alta resolução | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo | |
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