[pt] A presente tese investiga a representação explícita de
conhecimento
específico na interpretação de imagens de baixa resolução
multitemporais
adquiridas por satélite. Neste contexto, o termo
conhecimento específico, se refere
a todo e qualquer tipo de conhecimento que torna um
indivíduo capaz de ou mais
apto para realizar uma determinada tarefa. Dentro do escopo
desta tese,
conhecimento específico compreende o conjunto das
informações necessárias para
a interpretação de imagens de satélite de baixa resolução,
como por exemplo: as
características das classes presentes, o manejo agronômico
e a ecologia da região
de interesse. Assim sendo, a presente tese propõe um modelo
para a interpretação
baseada em conhecimento de imagens de satélite de baixa
resolução visando
reproduzir o raciocínio empregado pelo foto-intéprete ao
realizar a interpretação
visual. Neste modelo são empregadas diferentes formas de
conhecimento
específico: 1) Conhecimento espectral que associa as
diversas assinaturas
espectrais observadas na imagem de entrada às classes da
legenda, agrupando em
uma única classe espectral as classes da legenda cujas
assinaturas espectrais sejam
de difícil discriminação. 2) Conhecimento contextual que
indica os diversos
contextos relevantes para a discriminação de classes da
legenda com assinaturas
espectrais semelhantes. 3) Conhecimento multitemporal que
relaciona,
considerando a classificação anterior, as classificações
possíveis no presente
momento e a possibilidade de ocorrência de cada uma delas.
A potencialidade
desta abordagem foi avaliada através de uma série de
experimentos, onde, como
base de dados, são utilizadas imagens de duas regiões
inseridas na Alta Bacia do
Rio Taquari ao leste do pantanal mato-grossense. O objetivo
primordial destes
experimentos foi explicitar a contribuição de cada forma de
conhecimento. Os resultados obtidos foram animadores e
indicam que o uso de abordagens baseadas
em conhecimento pode automatizar grande parte do processo
de fotointerpretação,
aumentando a produtividade dos foto-intérpretes. No futuro,
os
resultados da presente pesquisa contribuirão para a
construção de sistemas
capazes de realizar uma estratégia de interpretação
qualquer a ser definida pelo
próprio foto-intérprete, acelerando o monitoramento do uso
do solo com base em
imagens de baixa resolução adquiridas por satélite. / [en] The present thesis investigates the explicit representation
of specific
knowledge for the automatic interpretation of multitemporal
low resolution
satellite images. In this context, the term specific
knowledge refers to all and any
type of knowledge that makes an individual capable or more
competent to carry
out one determined task. In the scope of this thesis,
specific knowledge
comprehends the necessary information for the
interpretation of low resolution
satellite images, for instance: the characteristics of the
classes in the legend, the
agronomic management, and the ecology of the region under
interest. Thus, the
present thesis proposes a framework for the knowledge based
interpretation of
low-resolution satellite images which concerns at
reproducing the reasoning used
by the photo-interpreter while performing the visual
interpretation. This model
employs three different kinds of specific knowledge: 1)
Spectral knowledge, that
associates the diverse observed spectral signatures in the
input image to the
correspondent classes in the legend, grouping under a
single spectral class the
classes of the legend whose spectral signatures are
difficult to be discriminated.
2) Contextual knowledge, which indicates the diverse
contexts for the
discrimination of the classes in the legend with similar
spectral signatures.
3) Multitemporal knowledge, which relates, considering the
previous
classification, the possible classifications at the present
moment and their
respective possibility of occurrence. The potentiality of
this methodology was
evaluated through a series of experiments. The dataset
consisted of images of two
regions inserted in the Upper Watershed of the Taquari
River, situated at the east
of the Brazilian Pantanal, a lowlands ecological sanctuary
located in the States of
Mato Grosso and Mato Grosso do Sul. The main objective of
the experiments was
to evaluate the contribution of each sort of knowledge. The
results indicate that the use of knowledge based methods
can automate great part of the interpretation
process, increasing the productivity of the
photointerpreters. In the future, the
results of the present research can guide the development
of systems capable to
automatically perform any interpretation strategy, defined
by the proper
photointerpreter, speeding up the monitoring of land use
based on low resolution
satellite images.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:5483 |
| Date | 17 September 2004 |
| Creators | GUILHERME LUCIO ABELHA MOTA |
| Contributors | RAUL QUEIROZ FEITOSA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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