Useful information extraction from satellite images for the use of other higher level applications such as road network extraction and update, city planning etc. is a very important and active research area. It is seen that pixel-based techniques becomes insufficient for this task with increasing spatial resolution of satellite imaging sensors day by day. Therefore, the use of object-based techniques becomes indispensable and the segmentation method selection is very crucial for object-based techniques. In this thesis, various segmentation algorithms applied in remote sensing literature are presented and a segmentation process that is based on watersheds and multi-scale segmentation is proposed to use as the segmentation step of an object-based classifier. For every step of the proposed segmentation process, qualitative and quantitative comparisons with alternative approaches are done. The ones which provide best performance are incorporated into the proposed algorithm. Also, an unsupervised segmentation accuracy metric to determine all parameters of the algorithm is proposed. By this way, the proposed segmentation algorithm has become a fully automatic approach. Experiments that are done on a database formed with images taken from Google Earth&reg / software provide promising results.

Submitted by TÂNIA ROBASKIEWICZ CONEGLIAN FUJII (taniaconeglian@hotmail.com) on 2018-07-05T02:38:14Z No. of bitstreams: 1 dissertação_tânia_fujii.pdf: 9736559 bytes, checksum: 96a18fba83fc563e110d05ccc897d764 (MD5) / Approved for entry into archive by ALESSANDRA KUBA OSHIRO ASSUNÇÃO (alessandra@fct.unesp.br) on 2018-07-05T12:58:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 fujii_trc_me_prud.pdf: 9736559 bytes, checksum: 96a18fba83fc563e110d05ccc897d764 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-05T12:58:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 fujii_trc_me_prud.pdf: 9736559 bytes, checksum: 96a18fba83fc563e110d05ccc897d764 (MD5) Previous issue date: 2018-05-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho realizou-se um estudo sobre construção de escalas, com base na Teoria da Resposta ao Item (TRI), resultando na construção e interpretação pedagógica de uma escala de conhecimento para medir a proficiência em conteúdos matemáticos, necessários para o acompanhamento das disciplinas de cálculo e similares dos ingressantes nos cursos da área de exatas. O modelo matemático adotado nesta pesquisa foi o logístico unidimensional de três parâmetros. A estimação dos parâmetros dos itens e das proficiências dos respondentes foi feita sob enfoque bayesiano, utilizando-se o amostrador de Gibbs, algoritmo da classe dos Métodos de Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCMC), implementado via software OpenBUGS (Bayesian inference Using Gibbs Sampling), direcionado para análise bayesiana de modelos complexos. O software BILOG-MG também foi utilizado para comparação dos resultados. O instrumento utilizado para a medida do conhecimento consistiu em uma prova composta por trinta e seis itens de múltipla escolha, cada um com cinco alternativas, sendo somente uma a correta. Os itens foram elaborados com base em uma matriz de referência construída para este fim, dividida em três temas, sendo estes “espaço e forma”, “grandezas e medidas” e “números e operações/álgebra e funções”. Cada tema é composto por competências e cada competência descreve uma habilidade que se deseja medir. Para a construção da escala proposta, optou-se por adotar uma escala com média 250 e desvio padrão 50. Nesta escala foram selecionados níveis para serem interpretados em um intervalo de 75 a 425. Para interpretação da escala proposta, foram comparados alguns métodos de posicionamento de itens âncora nos níveis selecionados. Buscando a interpretação da escala, em toda a sua amplitude, optou-se por utilizar a análise de agrupamentos hierárquicos para segmentar a escala em grupos, ou seja, em faixas de proficiência. A escala foi dividida em cinco grupos, cada grupo caracterizado com base nos itens posicionados como âncora, a partir de suas probabilidades de resposta correta e de seus valores para o parâmetro de discriminação. Embora os resultados sejam consistentes, apontam para a necessidade de um processo contínuo de aprimoramento do banco de questões e da escala de proficiência. / In this work, a study was carried out on the construction of scales, based on the Item Response Theory (IRT), resulting in the construction and pedagogical interpretation of a scale of knowledge to measure the proficiency in mathematical contents, necessary for the follow-up of Calculus and similar subjects of the students in the courses of the Exact Sciences Area. The mathematical model adopted in this research was the three parameters one-dimensional logistic. The parameters estimation of the items and proficiencies of the respondents was done using a Bayesian approach using the Gibbs sampler, Monte Carlo Methods via Markov Chain algorithm (MCMC), implemented using OpenBUGS software (Bayesian inference Using Gibbs Sampling), directed to Bayesian analysis of complex models. The BILOG-MG software was also used to compare the results. The instrument used for the measurement of knowledge consisted of a test composed of thirty-six multiple choice items, each with five alternatives, with only one correct. The items were elaborated based on a reference matrix constructed for this purpose, divided in three themes, being these “space and form”, “quantities and measures” and “numbers and operations/ algebra and functions". Each subject is composed of competencies and each competency describes a skill that one wishes to measure. In order to construct the proposed scale, we chose to adopt a scale with a mean of 250 and standard deviation of 50. In this scale, we selected levels to be interpreted in a range of 75 to 425. For the interpretation of the proposed scale, some methods of positioning anchor items at the selected levels were compared. In order to interpret the scale in all its amplitude, it was decided to use hierarchical groupings analysis to segment the scale into groups, that is, in skill bands. The scale was divided into five groups, each group was characterized based on the items positioned as anchor, from their correct response probabilities and their values for the discrimination parameter. Although the results are consistent, they point to the need for an ongoing upgrading process of questions bank and proficiency scale.

Orientador: Aparecida Donizete Pires de Souza / Banca: Adriano Ferreti Borgatto / Banca: Mario Hissamitsu Tarumoto / Resumo: Neste trabalho realizou-se um estudo sobre construção de escalas, com base na Teoria da Resposta ao Item (TRI), resultando na construção e interpretação pedagógica de uma escala de conhecimento para medir a proficiência em conteúdos matemáticos, necessários para o acompanhamento das disciplinas de cálculo e similares dos ingressantes nos cursos da área de exatas. O modelo matemático adotado nesta pesquisa foi o logístico unidimensional de três parâmetros. A estimação dos parâmetros dos itens e das proficiências dos respondentes foi feita sob enfoque bayesiano, utilizando-se o amostrador de Gibbs, algoritmo da classe dos Métodos de Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCMC), implementado via software OpenBUGS (Bayesian inference Using Gibbs Sampling), direcionado para análise bayesiana de modelos complexos. O software BILOG-MG também foi utilizado para comparação dos resultados. O instrumento utilizado para a medida do conhecimento consistiu em uma prova composta por trinta e seis itens de múltipla escolha, cada um com cinco alternativas, sendo somente uma a correta. Os itens foram elaborados com base em uma matriz de referência construída para este fim, dividida em três temas, sendo estes "espaço e forma", "grandezas e medidas" e "números e operações/álgebra e funções". Cada tema é composto por competências e cada competência descreve uma habilidade que se deseja medir. Para a construção da escala proposta, optou-se por adotar uma escala com média 250 e desvio padrão 50. Nesta e... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this work, a study was carried out on the construction of scales, based on the Item Response Theory (IRT), resulting in the construction and pedagogical interpretation of a scale of knowledge to measure the proficiency in mathematical contents, necessary for the follow-up of Calculus and similar subjects of the students in the courses of the Exact Sciences Area. The mathematical model adopted in this research was the three parameters one-dimensional logistic. The parameters estimation of the items and proficiencies of the respondents was done using a Bayesian approach using the Gibbs sampler, Monte Carlo Methods via Markov Chain algorithm (MCMC), implemented using OpenBUGS software (Bayesian inference Using Gibbs Sampling), directed to Bayesian analysis of complex models. The BILOG-MG software was also used to compare the results. The instrument used for the measurement of knowledge consisted of a test composed of thirty-six multiple choice items, each with five alternatives, with only one correct. The items were elaborated based on a reference matrix constructed for this purpose, divided in three themes, being these "space and form", "quantities and measures" and "numbers and operations/ algebra and functions". Each subject is composed of competencies and each competency describes a skill that one wishes to measure. In order to construct the proposed scale, we chose to adopt a scale with a mean of 250 and standard deviation of 50. In this scale, we selected levels to be i... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre