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[en] KNOWLEDGE-BASED INTERPRETATION OF HIGH RESOLUTION REMOTE SENSING IMAGES / [pt] INTERPRETAÇÃO BASEADA EM CONHECIMENTO DE IMAGENS DE SENSORES REMOTOS DE ALTA RESOLUÇÃO

[pt] A cada dia mais e mais satélites de alta resolução têm se
tornado disponíveis,
criando grande demanda por novos métodos de interpretação
baseados em
conhecimento. Estes métodos emulam parcialmente o trabalho
do especialista em
análise visual de imagens. Nesse contexto, o presente
trabalho apresenta um modelo de
classificação baseado no conhecimento do especialista
aplicado a imagens de alta
resolução. O modelo de interpretação consiste de três
fases. A primeira inclui o
conhecimento espectral e a informação de textura. Na
segunda fase dados de SIG
(sistema de informação geográfico) são combinados com o
resultado da análise
espectral através de regras nebulosas. Na terceira e
última fase é introduzido o
conhecimento multitemporal através de uma estimativa das
possibilidades de transição
entre classes de uma mesma área em um dado intervalo de
tempo. Para validação desse
modelo experimentos foram realizados em imagens IKONOS e
fotos aéreas de 1999,
2001 e de 2002 da área do Parque Estadual da Pedra Branca,
que é um importante
fragmento da Floresta Atlântica situado no estado do Rio
de Janeiro, Brasil. / [en] New high resolution satellites for commercial purposes
became available in the
few years. This increases the need of new automatic
knowledge based image
interpretation methods. Such methods partially emulate the
reasoning of an image
analyst during the visual image interpretation. The
present work falls into this context
and proposes an automatic classification model for high
resolution remotely sensed
images. The model consists of three stages. In the first
stage only spectral and textural
information are used for classification. In the second
stage GIS (geographic information
system) data are combined with the result of the spectral
analysis by means of fuzzy
rules. In the third stage the multitemporal knowledge is
introduced by estimating class
transition possibilities within a given time span. To
validate the proposed model
experiments were performed based on IKONOS images from
2001 and 2002 as well as
aerial photos from 1999 of the Pedra Branca Park, which is
an important Atlantic Forest
fragment in the State Rio de Janeiro in Southeast Brazil.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:7958
Date21 March 2006
CreatorsTHIAGO BROERMAN CAZES
ContributorsRAUL QUEIROZ FEITOSA
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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