03172nam a2200169 a 450000100080000000500110000800800410001910000200006024501050008026000160018530000140020149000250021550000950024052026320033565000100296765000250297712438932001-10-18       1999    bl uuuu  m   00u1 u    #d1 aLUCCA, E. V. D.  aAvaliação e comparacao de algorítmos de segmentação de imagens de radar de abertura sintética.  a1999.c1999  c1 CD-ROM.  a(INPE-7507-TDI/721).  aDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto de Pesquisas Espaciais, 1999.  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.  aRadar  aSensoriamento Remoto