[pt] Classificação de imagens é o processo de extração de informação em imagens digitais para reconhecimento de padrões e objetos homogêneos, que em sensoriamento remoto propõe-se a encontrar padrões entre os pixels pertencentes a uma imagem digital e áreas da superfície terrestre, para uma análise posterior por um especialista. Nesta dissertação, utilizamos a metodologia de aprendizado de máquina support vector machines para o problema de classificação de imagens, devido a possibilidade de trabalhar com grande quantidades de características. Construímos classificadores para o problema, utilizando imagens distintas que contém as informações de espaços de cores RGB e HSB, dos valores altimétricos e do canal infravermelho de uma região. Os valores de relevo ou altimétricos contribuíram de forma excelente nos resultados, uma vez que esses valores são características fundamentais de uma região e os mesmos não tinham sido analisados em classificação de imagens de sensoriamento remoto. Destacamos o resultado final, do problema de classificação de imagens, para o problema de identificação de piscinas com vizinhança dois. Os resultados obtidos são 99 por cento de acurácia, 100 por cento de precisão, 93,75 por cento de recall, 96,77 por cento de F-Score e 96,18 por cento de índice Kappa. / [en] Image Classification is an information extraction process in digital images for pattern and homogeneous objects recognition. In remote sensing it aims to find patterns from digital images pixels, covering an area of earth surface, for subsequent analysis by a specialist. In this dissertation, to this images classification problem we employ Support Vector Machines, a machine learning methodology, due the possibility of working with large quantities of features. We built classifiers to the problem using different image information, such as RGB and HSB color spaces, altimetric values and infrared channel of a region. The altimetric values contributed to excellent results, since these values are fundamental characteristics of a region and they were not previously considered in remote sensing images classification. We highlight the final result, for the identifying swimming pools problem, when neighborhood is two. The results have 99 percent accuracy, 100 percent precision, 93.75 percent of recall, 96.77 percent F-Score and 96.18 percent of Kappa index.

[pt] O presente trabalho aborda o desenvolvimento de sistemas de detecção de gases na região do infravermelho. Conceitos fundamentais sobre a teoria eletromagnética da luz e como o sinal luminoso pode ser absorvido por gases é apresentado na etapa inicial. Em seguida, são apresentados novos métodos de detecção utilizando fibras ópticas através de simulações eletromagnéticas destas fibras e por observações de medições em laboratório. O software utilizado é o Optiwave. Um sistema de interrogação baseado em um laser em anel é desenvolvido para o comprimento de onda em 2000 nm. São aplicados dispositivos ópticos, fibras padrão, fibras micro estruturadas como elementos constituintes de sistemas de detecção de gases. Adicionalmente, um método de detecção coerente homodina e um subsistema capaz de detectar variações do índice de refração até pelo menos a sexta casa decimal são introduzidos, discutidos e propostos como novas técnicas a serem utilizadas na detecção e medição de gases. O desenvolvimento das técnicas aqui propostas tem ainda por finalidade segurança industrial e ambiental, avaliação de riscos de explosões, e no controle de vazamentos, emissões e poluição atmosférica. / [en] This thesis discusses the development of gas detection systems in the infrared region. Fundamental concepts on the electromagnetic theory of light and how the light signal can be absorbed by gases is shown in the initial stage. Then, the possibility of new optical fiber detection methods is presented using electromagnetic simulations and laboratory observations activities. The software used is the Optiwave. A scanning system based on laser ring is designed for the wavelength of 2000 nm. In this step, the study of Bragg gratings is explored. Other systems using optical devices, Micro structured optical fibers, coherent homodyne systems are presented and realized. Besides, a subsystem able to detect at least 10- 6 variations of the refraction index is introduced and evaluated as a gas detection application. All procedures presented can also be activated in industrial security, environment and atmospheric pollution evaluation, gas leakage, and gas blasts risks.