Segmentação de imagens e lógica nebulosa para treinamento de uma rede neural artificial na caracterização do uso da terra na região de Tucuruí (PA).
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Os objetivos especifico deste trabalhos são: 1) estabelecer critérios de rotulação de segmentos via logica nebulosa para classes de uso da terra na região de Tucuri (PA); 2) realizar o treinamento de redes neurais para as classes de uso estabelecidas apos trabalho de campo; 3) avaliar o desempenho do treinamento das redes reurais através dos critérios sensibilidade, especificidade e erro médio quadrático (MSE); 4) caracterização da vegetação e outros usos da terra fazendo uso de dois sistemas de classificação tradicionais de imagens; e 5) avaliar o desempenho dos algoritmos de classificação tradicionais em relação a uma imagem de referencia utilizando procedimentos de estatística Kappa. E oportuno registrar que os objetivos 4 e 5 são fases preparatórias e foram elaborados dentro de um procedimento contextual de pesquisa que, em prosseguimento ao atual trabalho, permitira uma analise comparativa entre as informações temáticas oriundas de classificadores convencionais e aquele da rede neural.
Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos. Orientador: João Roberto dos Santos.
Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos. Orientador: João Roberto dos Santos.
Palabras clave
Rede neural, Processamento digital, Mapeamento tematico, Classificação de imagem, Segmentação de imagem, Data processing, Sensoriamento Remoto, Uso da Terra, Vegetação, land use, remote sensing, vegetation