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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agropecuária Oeste. |
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Data corrente: |
18/10/2001 |
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Data da última atualização: |
18/10/2001 |
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Autoria: |
LUCCA, E. V. D. |
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Título: |
Avaliação e comparacao de algorítmos de segmentação de imagens de radar de abertura sintética. |
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Ano de publicação: |
1999 |
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Fonte/Imprenta: |
1999. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Série: |
(INPE-7507-TDI/721). |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto de Pesquisas Espaciais, 1999. |
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Conteúdo: |
Este trabalho tem como objetivo avaliar e comparar o desempenho de dois algorítmos de segmentação de imagens de radar de abertura sintética (SAR), o Merge Using Moments (MUM) e o RWSEG, os quais estão implementados na software CAESAR versão 2.1 (NASotware, 1994). A avaliação tem como base a aplicação desses algorítmos em estudos de uso e ocupação do solo e e feita através de análise qualitativa e quantitativa das segmentações de imagens de testes produzidos pelos mesmos. O conjunto de imagens teste e composto por imagens real e sintéticas, contendo regiões com diferentes graus de homogeineidade (homogêneas, heterogêneas e extremamente heterogêneas), processadas com diferentes números de looks e tipo de detecção linear. O processo de obtenção das imagens sintéticas compreende basicamente três etapas. A primeira consiste na criação de uma imagem idealizada que resume as principais características geométricas e topológicas da ocupação do solo. A segunda na classificação das regiões, criadas em função do grau de homogeneidade. A terceira na modelagem estatística das obervações provindas dessas classes através de distribuições particulares associadas aos graus de homogeneidade e derivadas do modelo multiplicativo adotado para representar os dados SAR monoespectrais em amplitude. As avaliações qualitativa e quantitativa sao baseadas na comparação da segmentação de uma imagem produzida pelos algorítmos com a segmentação da mesma imagem obtida manualmente, a qual e suposta como verdadeira e empregada como referência. O resultado qualitativo e obtido através da comparação puramente visual enquanto que o quantitativo e obtido a partir da aplicação de método empírico de discrepância, na qual as diferenças entre as segmentações comparadas sao quantificadas empregando-se medidas de discrepância. Para tanto sao definidas medidas quantitativas para avaliar a qualidade de uma segmentação do ponto de vista da correção de posição, tamanho, forma e intensidade média dos seus segmentos. A avaliação quantitativa das imagens simuladas conta ainda com uma experiência Monte Carlo, realiazada com objetivo de amenizar a influencia de uma imagem particular nos resultados obtidos. A avaliação e a comparação relativa entre os algorítmos sao feitas do ponto de vista da adequação para o tipo de aplicação definido, do desempenho qualitativo e quantitativo das segmentações produzidas de cada imagem de entrada, da capacidade de segmentar regiões com diferentes graus de homogeneidade, do custo computacional e da simplicidade. MenosEste trabalho tem como objetivo avaliar e comparar o desempenho de dois algorítmos de segmentação de imagens de radar de abertura sintética (SAR), o Merge Using Moments (MUM) e o RWSEG, os quais estão implementados na software CAESAR versão 2.1 (NASotware, 1994). A avaliação tem como base a aplicação desses algorítmos em estudos de uso e ocupação do solo e e feita através de análise qualitativa e quantitativa das segmentações de imagens de testes produzidos pelos mesmos. O conjunto de imagens teste e composto por imagens real e sintéticas, contendo regiões com diferentes graus de homogeineidade (homogêneas, heterogêneas e extremamente heterogêneas), processadas com diferentes números de looks e tipo de detecção linear. O processo de obtenção das imagens sintéticas compreende basicamente três etapas. A primeira consiste na criação de uma imagem idealizada que resume as principais características geométricas e topológicas da ocupação do solo. A segunda na classificação das regiões, criadas em função do grau de homogeneidade. A terceira na modelagem estatística das obervações provindas dessas classes através de distribuições particulares associadas aos graus de homogeneidade e derivadas do modelo multiplicativo adotado para representar os dados SAR monoespectrais em amplitude. As avaliações qualitativa e quantitativa sao baseadas na comparação da segmentação de uma imagem produzida pelos algorítmos com a segmentação da mesma imagem obtida manualmente, a qual e suposta como verd... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Radar; Sensoriamento Remoto. |
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Categoria do assunto: |
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Marc: |
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520 $aEste trabalho tem como objetivo avaliar e comparar o desempenho de dois algorítmos de segmentação de imagens de radar de abertura sintética (SAR), o Merge Using Moments (MUM) e o RWSEG, os quais estão implementados na software CAESAR versão 2.1 (NASotware, 1994). A avaliação tem como base a aplicação desses algorítmos em estudos de uso e ocupação do solo e e feita através de análise qualitativa e quantitativa das segmentações de imagens de testes produzidos pelos mesmos. O conjunto de imagens teste e composto por imagens real e sintéticas, contendo regiões com diferentes graus de homogeineidade (homogêneas, heterogêneas e extremamente heterogêneas), processadas com diferentes números de looks e tipo de detecção linear. O processo de obtenção das imagens sintéticas compreende basicamente três etapas. A primeira consiste na criação de uma imagem idealizada que resume as principais características geométricas e topológicas da ocupação do solo. A segunda na classificação das regiões, criadas em função do grau de homogeneidade. A terceira na modelagem estatística das obervações provindas dessas classes através de distribuições particulares associadas aos graus de homogeneidade e derivadas do modelo multiplicativo adotado para representar os dados SAR monoespectrais em amplitude. As avaliações qualitativa e quantitativa sao baseadas na comparação da segmentação de uma imagem produzida pelos algorítmos com a segmentação da mesma imagem obtida manualmente, a qual e suposta como verdadeira e empregada como referência. O resultado qualitativo e obtido através da comparação puramente visual enquanto que o quantitativo e obtido a partir da aplicação de método empírico de discrepância, na qual as diferenças entre as segmentações comparadas sao quantificadas empregando-se medidas de discrepância. Para tanto sao definidas medidas quantitativas para avaliar a qualidade de uma segmentação do ponto de vista da correção de posição, tamanho, forma e intensidade média dos seus segmentos. A avaliação quantitativa das imagens simuladas conta ainda com uma experiência Monte Carlo, realiazada com objetivo de amenizar a influencia de uma imagem particular nos resultados obtidos. A avaliação e a comparação relativa entre os algorítmos sao feitas do ponto de vista da adequação para o tipo de aplicação definido, do desempenho qualitativo e quantitativo das segmentações produzidas de cada imagem de entrada, da capacidade de segmentar regiões com diferentes graus de homogeneidade, do custo computacional e da simplicidade.
650 $aRadar
650 $aSensoriamento Remoto
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Registro original: |
Embrapa Agropecuária Oeste (CPAO) |
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| Registros recuperados : 1.263 | |
| 3. |  | SOUZA, F. V. D. Banco de germoplasma de abacaxi. In: WORKSHOP DE CURADORES DE GERMOPLASMA DO BRASIL, 2011, Campinas. Anais [e] resumos dos trabalhos. Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2011. p. 194. Editores técnicos: Marília Lobo Burle; Renato Ferraz de Arruda Veiga; Maria do Socorro Maués Albuquerque; Vânia Cristina Rennó Azevedo. p.1921| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 8. | | SOUZA, F. V. D. Manejo de subcultivos na conservação in vitro de abacaxi. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DA CULTURA DO ABACAXI, 5., 2013, Palmas. Produção e qualidade com tecnologia e sustentabilidade: anais. Palmas: Secretaria da Agricultura e Pecuária do Estado do Tocantins, 2013. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| Registros recuperados : 1.263 | |
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