完善的崩塌地資料庫有助於地區土地利用的適宜性評估、與環境保護措施之研訂。目前，崩塌地地理空間資料(Geospatial data)的產生方法主要為：人為判釋經正射糾正(Ortho-rectification)的遙測影像，基於該影像，將辨識目標數位化(Digitizing)。然而，遙測影像的「正射糾正」與「人為判釋」往往不敷災後的緊急需求。為促進資料收集效率，本研究試圖發展一套自動化流程：以「未經糾正的遙測影像」為判釋對象，判釋作業以「物件式影像分類(Object-based classification)技術」進行，並利用「現存地形資料」，實現自動判釋所產生之辨識成果的地理對位(Georeferencing)與過濾篩選；最後，以「與現存各類輔助資料的套疊分析成果」為其屬性，以便利崩塌地地理空間資料的後續應用。 物件式影像分類分為為「影像分割(Image segmentation)」與「物件分類」兩步驟。於影像分割階段，採用多重解析度分割法(Multiresolution segmentation algorithm)─由於陰影下各類地物的影像光譜差異較不明顯，為避免陰影區之錯誤分割，賦予陰影區較小的尺度參數(Scale parameter)；於物件分類階段，基於訓練資料，以「線性核函數的支持向量機(Support Vector Machine, SVM, with a linear kernel)」為分類器，偵測「非雲與植被區」，並輸出為向量式資料(Vector data)。而後基於現存地形資料，以光線追蹤法(Ray-tracing algorithm)進行分類器輸出向量式資料的地理對位，並自訂第二階段的地形特徵過濾準則。實驗成果顯示，此自動化流程產出的崩塌地地理空間資料─其生產者精度(Producer’s accuracy)與使用者精度(User’s accuracy)分別介於0.85~0.99與0.44~0.96。

O objetivo desta Tese é a proposição de uma metodologia alternativa para planejamento de transportes que contempla as ferramentas disponíveis na ciência do sensoriamento remoto. A perspectiva adotada analisa aspectos do planejamento de transportes urbanos, tendo como embasamento os dados e informações advindos das imagens de satélite com alto poder de resolução espacial. A metodologia usa a abordagem baseada em objetos para classificar imagens de satélite de sensoriamento remoto. Através do processo de classificação, identificam-se feições urbanas úteis para o planejamento de transporte, em especial áreas de concentração de polos geradores de viagens do município de João Pessoa no estado da Paraíba, Brasil. A proposta é que com base nesses dados, e outros provenientes de uma pesquisa de campo (pesquisa domiciliar origem/destino), é possível caracterizar o uso do solo e a correspondente demanda por transportes. O estudo se justifica por propor uma alternativa mais ágil e menos onerosa, em comparação aos métodos tradicionais de construção e atualização da base de dados para análises de transportes. Ao identificar as regiões da cidade com as maiores quantidades de viagens geradas, os resultados obtidos auxiliam nas ações de planejamento do sistema de transportes, visando alcançar o equilíbrio entre oferta e demanda de transporte com o uso do solo urbano. / The objective of this Thesis is to propose an alternative method of transportation planning that considers the tools available in the science of remote sensing. The perspective adopted examines aspects of urban transportation planning, having as basis the data and information coming from satellite images with high spatial resolution. The methodology uses the object-based approach to classify remote sensing satellite imagery. Through the classification process, urban features useful for transportation planning are identified, mainly areas of concentration of trip generation in the city of João Pessoa, state of Paraíba, Brazil. The proposal is that, based on these data, and others from a field research (origin/destination home-interview survey), it is possible to characterize the land use and the corresponding demand for transport. The study is justified because it proposes a more agile and less costly alternative, compared to traditional methods of building and updating the database for transport analysis. By identifying areas of the city with the largest amounts of trips generated, the results support planning actions on the transportation system, in order to achieve a balance between transport supply and demand with urban land use.

O entendimento do espaço intraurbano das cidades requer a observação, identificação e compreensão da relação de padrões e formas espaciais para o desvendamento de seus conteúdos e compreensão dos processos que atuam na produção e reprodução do mesmo. Mapas temáticos de cobertura e uso da terra e de índices e indicadores sociais comumente são utilizados para adquirir informação sobre os padrões existentes na cidade, uma vez que são fontes de dados para a elaboração de diagnósticos, ordenamento e gestão dos territórios. Esta pesquisa tem como objetivo correlacionar à classificação de cobertura da terra intraurbana da cidade de Marília/SP elaborada a partir de imagens orbitais de alta resolução utilizando-se do método de análise de imagens baseada em objetos (GEOBIA) com os índices e indicadores sociais de qualidade de vida, qualidade ambiental, educacional e de nível socioeconômico para inferências sobre a qualidade de vida e a segregação socioespacial na cidade de Marília/SP. Para a espacialização e processamento dos dados quantitativos e qualitativos foram utilizadas técnicas de geoprocessamento, por meio do uso de um Sistema de Informações Geográficas, técnicas estatísticas e de sensoriamento remoto, que permitiram análises espaciais dos dados elaborados. Os resultados foram apresentados e a metodologia proposta demonstrou-se promissora para ser aplicada na atualização de informações do espaço intraurbano para subsidiar o planejamento urbano e a gestão territorial e consequentemente, contribuir para a melhoria da qualidade de vida da população. / The understanding of intraurban space in cities requires the observation and identification of the relationship between spatial patterns for the unveiling of its contents to understand the processes involved in the production and reproduction of these spaces. Thematic land cover/land use maps and social indicators maps are commonly used to acquire information on the existing spatial patterns, they are an important data source for land planning and management, and hence, are crucial in zoning projects. This research aims to correlate intraurban land cover classification maps from the city of Marília/SP developed from high resolution satellite images using the image analysis based on objects (GEOBIA) method with the indices and social indicators of quality of life, environmental quality, education and socioeconomic level for inferences about the quality of life and socio spatial segregation in the city of Marília/SP. For the spatial distribution and processing of the quantitative and qualitative data, geoprocessing techniques were applied, through the use of a Geographic Information System, statistical techniques and remote sensing, which allowed spatial analysis of data created. The results were presented and the proposed method was demonstrated promising to be applied in updating intraurban space information to support urban planning and land management and, consequently, contribute to improving the population\'s quality of life.

O presente estudo desenvolve uma metodologia que agrega os produtos do sensoriamento remoto, em especial imagens provenientes de satélites de alta resolução espacial, como é o caso do satélite IKONOS, com os recursos dos sistemas de informações geográficas - SIG, para planejamento de Engenharia de Transportes. O parâmetro considerado é a acessibilidade. As cidades brasileiras, notadamente as de grande e médio porte, a partir da segunda metade do século passado até os dias atuais, vêm passando por uma expansão urbana rápida, crescente e desordenada, devido à ausência do planejamento urbano. Em virtude disso ocorrem sérios problemas sociais e econômicos. As medidas de acessibilidade podem ser utilizadas pelo administrador público para promover um adequado planejamento urbano dos municípios, principalmente o planejamento da infraestrutura viária e dos sistemas de transporte público coletivo. O objetivo é apresentar um arcabouço metodológico que se vale dos produtos de sensoriamento remoto e análises em ambiente SIG, para a extração e obtenção dos dados necessários para a determinação do índice de acessibilidade do setor empresarial do município de Osasco, localizado na Região Metropolitana de São Paulo. A partir de uma classificação baseada em objetos da imagem do município adquirida pelo sensor multiespectral do satélite IKONOS II, extraiu-se informações pertinentes quanto à localização das atividades comerciais e industriais do município, bem como sua posição em relação ao sistema viário da cidade. Os dados são convertidos e manipulados em um ambiente SIG. Após essa manipulação a medida de acessibilidade referente aos estabelecimentos comerciais e industriais de Osasco pode ser determinada. Tem-se, portanto, o índice de acessibilidade da atividade comercial e industrial do município. Índice esse, útil, por exemplo, para futuros investimentos e empreendimentos nesse setor para o município. A proposição desta metodologia se justifica, pois a detecção remota dos dados diminui o custo e o tempo despendidos em pesquisas de campo e atualizações de dados cadastrais. Desta forma, ela é uma alternativa interessante e bastante conveniente para localidades que não possuam dados em cadastro ou estes estão desatualizados. A validação desse método se verifica com o cálculo dessa mesma acessibilidade pelo método convencional, ou seja, com os dados do cadastro da Prefeitura do Município de Osasco, partindo da hipótese de que esses dados são corretos e confiáveis. Ao se comparar essas duas acessibilidades pode-se concluir sobre a aplicabilidade da metodologia proposta. Ao final, é possível verificar que a metodologia proposta pode ser aplicada, e é uma alternativa viável para localidades que não possuam dados cadastrais passíveis de serem usados para a determinação do índice de acessibilidade. / Considering the continuous urban growth, the lack of urban planning produces serious consequences whatever the subject. The accelerated and disordered urban sprawl faced by Brazilian cities since the 1950\'s has levered serious social and economic problems. In this context, the accessibility measures can be used as one of the several indicators to promote urban planning, mainly the highway network infrastructure and the public transportation system planning. This paper addresses a methodology for getting an accessibility index based on Remote Sensing and GIS technologies. Thus, objects of interest are detected from high resolution satellite images and then computed using GIS tools in order to refine the contextual classification process. Moreover, based on these objects as well as those based on the existing transportation road system, an accessibility index map is generated. Metrics of accessibility have been employed to validate the effective use of the proposed methodology for transportation planning. The accessibility measures are described and analyzed through a case of study in the city of Osasco, in the Metropolitan Region of São Paulo, Brazil. The proposed methodology consists in using the IKONOS II images to extract all the information needed to estimate accessibility. In order to do this, the first step is to do an object-based classification of the IKONOS II images. The goal of this classification is to find the commercials and industrial establishments located in the study area, and to extract the highway network of the city. These spatial data are analyzed within a GIS environment and an accessibility index is calculated using the parameters mined from the satellite images. This index is called Commercial and Industrial (C&I) accessibility, and it can be compared with C&I accessibility of other localities. The use of this methodology can be justified based on the fact that there are places with no recorded data or with outdated recorded data (highway network or C&I establishments). In this case, Remote Sensing Technologies can provide support for estimating the accessibility map index. Moreover, Remote Sensing can offer a significant reduction in cost and time for getting the database. The validation of this method is done by calculating the C&I accessibility index of the same study area through recorded data available in the Osasco municipality. These two accessibility index are compared, so it is possible to conclude about the efficiency of the proposed methodology. Therefore, the proposed methodology can be applied and it leads to satisfactory results.

This work deals with the problem of reverse audio engineering for active listening. The format under consideration corresponds to the audio CD. The musical content is viewed as the result of a concatenation of the composition, the recording, the mixing, and the mastering. The inversion of the two latter stages constitutes the core of the problem at hand. The audio signal is treated as a post-nonlinear mixture. Thus, the mixture is "decompressed" before being "decomposed" into audio tracks. The problem is tackled in an informed context: The inversion is accompanied by information which is specific to the content production. In this manner, the quality of the inversion is significantly improved. The information is reduced in size by the use of quantification and coding methods, and some facts on psychoacoustics. The proposed methods are applicable in real time and have a low complexity. The obtained results advance the state of the art and contribute new insights.

O objetivo desta Tese é a proposição de uma metodologia alternativa para planejamento de transportes que contempla as ferramentas disponíveis na ciência do sensoriamento remoto. A perspectiva adotada analisa aspectos do planejamento de transportes urbanos, tendo como embasamento os dados e informações advindos das imagens de satélite com alto poder de resolução espacial. A metodologia usa a abordagem baseada em objetos para classificar imagens de satélite de sensoriamento remoto. Através do processo de classificação, identificam-se feições urbanas úteis para o planejamento de transporte, em especial áreas de concentração de polos geradores de viagens do município de João Pessoa no estado da Paraíba, Brasil. A proposta é que com base nesses dados, e outros provenientes de uma pesquisa de campo (pesquisa domiciliar origem/destino), é possível caracterizar o uso do solo e a correspondente demanda por transportes. O estudo se justifica por propor uma alternativa mais ágil e menos onerosa, em comparação aos métodos tradicionais de construção e atualização da base de dados para análises de transportes. Ao identificar as regiões da cidade com as maiores quantidades de viagens geradas, os resultados obtidos auxiliam nas ações de planejamento do sistema de transportes, visando alcançar o equilíbrio entre oferta e demanda de transporte com o uso do solo urbano. / The objective of this Thesis is to propose an alternative method of transportation planning that considers the tools available in the science of remote sensing. The perspective adopted examines aspects of urban transportation planning, having as basis the data and information coming from satellite images with high spatial resolution. The methodology uses the object-based approach to classify remote sensing satellite imagery. Through the classification process, urban features useful for transportation planning are identified, mainly areas of concentration of trip generation in the city of João Pessoa, state of Paraíba, Brazil. The proposal is that, based on these data, and others from a field research (origin/destination home-interview survey), it is possible to characterize the land use and the corresponding demand for transport. The study is justified because it proposes a more agile and less costly alternative, compared to traditional methods of building and updating the database for transport analysis. By identifying areas of the city with the largest amounts of trips generated, the results support planning actions on the transportation system, in order to achieve a balance between transport supply and demand with urban land use.

O presente estudo desenvolve uma metodologia que agrega os produtos do sensoriamento remoto, em especial imagens provenientes de satélites de alta resolução espacial, como é o caso do satélite IKONOS, com os recursos dos sistemas de informações geográficas - SIG, para planejamento de Engenharia de Transportes. O parâmetro considerado é a acessibilidade. As cidades brasileiras, notadamente as de grande e médio porte, a partir da segunda metade do século passado até os dias atuais, vêm passando por uma expansão urbana rápida, crescente e desordenada, devido à ausência do planejamento urbano. Em virtude disso ocorrem sérios problemas sociais e econômicos. As medidas de acessibilidade podem ser utilizadas pelo administrador público para promover um adequado planejamento urbano dos municípios, principalmente o planejamento da infraestrutura viária e dos sistemas de transporte público coletivo. O objetivo é apresentar um arcabouço metodológico que se vale dos produtos de sensoriamento remoto e análises em ambiente SIG, para a extração e obtenção dos dados necessários para a determinação do índice de acessibilidade do setor empresarial do município de Osasco, localizado na Região Metropolitana de São Paulo. A partir de uma classificação baseada em objetos da imagem do município adquirida pelo sensor multiespectral do satélite IKONOS II, extraiu-se informações pertinentes quanto à localização das atividades comerciais e industriais do município, bem como sua posição em relação ao sistema viário da cidade. Os dados são convertidos e manipulados em um ambiente SIG. Após essa manipulação a medida de acessibilidade referente aos estabelecimentos comerciais e industriais de Osasco pode ser determinada. Tem-se, portanto, o índice de acessibilidade da atividade comercial e industrial do município. Índice esse, útil, por exemplo, para futuros investimentos e empreendimentos nesse setor para o município. A proposição desta metodologia se justifica, pois a detecção remota dos dados diminui o custo e o tempo despendidos em pesquisas de campo e atualizações de dados cadastrais. Desta forma, ela é uma alternativa interessante e bastante conveniente para localidades que não possuam dados em cadastro ou estes estão desatualizados. A validação desse método se verifica com o cálculo dessa mesma acessibilidade pelo método convencional, ou seja, com os dados do cadastro da Prefeitura do Município de Osasco, partindo da hipótese de que esses dados são corretos e confiáveis. Ao se comparar essas duas acessibilidades pode-se concluir sobre a aplicabilidade da metodologia proposta. Ao final, é possível verificar que a metodologia proposta pode ser aplicada, e é uma alternativa viável para localidades que não possuam dados cadastrais passíveis de serem usados para a determinação do índice de acessibilidade. / Considering the continuous urban growth, the lack of urban planning produces serious consequences whatever the subject. The accelerated and disordered urban sprawl faced by Brazilian cities since the 1950\'s has levered serious social and economic problems. In this context, the accessibility measures can be used as one of the several indicators to promote urban planning, mainly the highway network infrastructure and the public transportation system planning. This paper addresses a methodology for getting an accessibility index based on Remote Sensing and GIS technologies. Thus, objects of interest are detected from high resolution satellite images and then computed using GIS tools in order to refine the contextual classification process. Moreover, based on these objects as well as those based on the existing transportation road system, an accessibility index map is generated. Metrics of accessibility have been employed to validate the effective use of the proposed methodology for transportation planning. The accessibility measures are described and analyzed through a case of study in the city of Osasco, in the Metropolitan Region of São Paulo, Brazil. The proposed methodology consists in using the IKONOS II images to extract all the information needed to estimate accessibility. In order to do this, the first step is to do an object-based classification of the IKONOS II images. The goal of this classification is to find the commercials and industrial establishments located in the study area, and to extract the highway network of the city. These spatial data are analyzed within a GIS environment and an accessibility index is calculated using the parameters mined from the satellite images. This index is called Commercial and Industrial (C&I) accessibility, and it can be compared with C&I accessibility of other localities. The use of this methodology can be justified based on the fact that there are places with no recorded data or with outdated recorded data (highway network or C&I establishments). In this case, Remote Sensing Technologies can provide support for estimating the accessibility map index. Moreover, Remote Sensing can offer a significant reduction in cost and time for getting the database. The validation of this method is done by calculating the C&I accessibility index of the same study area through recorded data available in the Osasco municipality. These two accessibility index are compared, so it is possible to conclude about the efficiency of the proposed methodology. Therefore, the proposed methodology can be applied and it leads to satisfactory results.

O entendimento do espaço intraurbano das cidades requer a observação, identificação e compreensão da relação de padrões e formas espaciais para o desvendamento de seus conteúdos e compreensão dos processos que atuam na produção e reprodução do mesmo. Mapas temáticos de cobertura e uso da terra e de índices e indicadores sociais comumente são utilizados para adquirir informação sobre os padrões existentes na cidade, uma vez que são fontes de dados para a elaboração de diagnósticos, ordenamento e gestão dos territórios. Esta pesquisa tem como objetivo correlacionar à classificação de cobertura da terra intraurbana da cidade de Marília/SP elaborada a partir de imagens orbitais de alta resolução utilizando-se do método de análise de imagens baseada em objetos (GEOBIA) com os índices e indicadores sociais de qualidade de vida, qualidade ambiental, educacional e de nível socioeconômico para inferências sobre a qualidade de vida e a segregação socioespacial na cidade de Marília/SP. Para a espacialização e processamento dos dados quantitativos e qualitativos foram utilizadas técnicas de geoprocessamento, por meio do uso de um Sistema de Informações Geográficas, técnicas estatísticas e de sensoriamento remoto, que permitiram análises espaciais dos dados elaborados. Os resultados foram apresentados e a metodologia proposta demonstrou-se promissora para ser aplicada na atualização de informações do espaço intraurbano para subsidiar o planejamento urbano e a gestão territorial e consequentemente, contribuir para a melhoria da qualidade de vida da população. / The understanding of intraurban space in cities requires the observation and identification of the relationship between spatial patterns for the unveiling of its contents to understand the processes involved in the production and reproduction of these spaces. Thematic land cover/land use maps and social indicators maps are commonly used to acquire information on the existing spatial patterns, they are an important data source for land planning and management, and hence, are crucial in zoning projects. This research aims to correlate intraurban land cover classification maps from the city of Marília/SP developed from high resolution satellite images using the image analysis based on objects (GEOBIA) method with the indices and social indicators of quality of life, environmental quality, education and socioeconomic level for inferences about the quality of life and socio spatial segregation in the city of Marília/SP. For the spatial distribution and processing of the quantitative and qualitative data, geoprocessing techniques were applied, through the use of a Geographic Information System, statistical techniques and remote sensing, which allowed spatial analysis of data created. The results were presented and the proposed method was demonstrated promising to be applied in updating intraurban space information to support urban planning and land management and, consequently, contribute to improving the population\'s quality of life.

Les méthodes classiques d'analyse d'images satellites sont inadaptées au volume actuel du flux de données. L'automatisation de l'interprétation de ces images devient donc cruciale pour l'analyse et la gestion des phénomènes observables par satellite et évoluant dans le temps et l'espace. Ce travail vise à automatiser la cartographie dynamique de l'occupation du sol à partir d'images satellites, par des mécanismes expressifs, facilement interprétables en prenant en compte les aspects structurels de l'information géographique. Il s'inscrit dans le cadre de l'analyse d'images basée objet. Ainsi, un paramétrage supervisé d'un algorithme de segmentation d'images est proposé. Dans un deuxième temps, une méthode de classification supervisée d'objets géographiques est présentée combinant apprentissage automatique par programmation logique inductive et classement par l'approche multi-class rule set intersection. Ces approches sont appliquées à la cartographie de la bande côtière Guyanaise. Les résultats démontrent la faisabilité du paramétrage de la segmentation, mais également sa variabilité en fonction des classes de la carte de référence et des données d'entrée. Les résultats de la classification supervisée montrent qu'il est possible d'induire des règles de classification expressives, véhiculant des informations cohérentes et structurelles dans un contexte applicatif donnée et conduisant à des valeurs satisfaisantes de précision et de KAPPA (respectivement 84,6% et 0,7). Ce travail de thèse contribue ainsi à l'automatisation de la cartographie dynamique à partir d'images de télédétection et propose des perspectives originales et prometteuses. / Classical methods for satellite image analysis are inadequate for the current bulky data flow. Thus, automate the interpretation of such images becomes crucial for the analysis and management of phenomena changing in time and space, observable by satellite. Thus, this work aims at automating land cover cartography from satellite images, by expressive and easily interpretable mechanism, and by explicitly taking into account structural aspects of geographic information. It is part of the object-based image analysis framework, and assumes that it is possible to extract useful contextual knowledge from maps. Thus, a supervised parameterization methods of a segmentation algorithm is proposed. Secondly, a supervised classification of geographical objects is presented. It combines machine learning by inductive logic programming and the multi-class rule set intersection approach. These approaches are applied to the French Guiana coastline cartography. The results demonstrate the feasibility of the segmentation parameterization, but also its variability as a function of the reference map classes and of the input data. Yet, methodological developments allow to consider an operational implementation of such an approach. The results of the object supervised classification show that it is possible to induce expressive classification rules that convey consistent and structural information in a given application context and lead to reliable predictions, with overall accuracy and Kappa values equal to, respectively, 84,6% and 0,7. In conclusion, this work contributes to the automation of the dynamic cartography from remotely sensed images and proposes original and promising perpectives

Vor dem Hintergrund des Konferenzrahmens: Entwerfen, Entwickeln, Erleben möchten wir dem Leser den Entwurf unseres geometrischen Ansatzes einer Objekt-basierten Perspektivischen Optimierung (OPO), das Entwickeln unseres computergrafischen Algorithmus und das Erleben und Arbeiten im Designentscheidungsprozess nahebringen. Den OPO-Algorithmus vergleichend wollen wir einen zweiten Ansatz, eine Kamera-basierte Perspektivische Optimierung (KPO), darlegen. Unser konkretes Anliegen ist es, Designentscheidungsprozesse zu unterstützen, indem wir digitale und analoge Mittel und Werkzeuge optimieren und zusammenbringen. Das heißt, nicht nur optimierte computergrafische Algorithmen, sondern auch ein design-gerechtes Verhalten des Betrachters vor einer Bildfläche sind entscheidend. Je nach Rolle des Betrachters (Entscheider, Designer, Präsentator, Moderator) liegen spezifische Rahmenbedingungen, Handlungs- sowie Arbeitsabläufe im Designentscheidungsprozess vor.