Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3285
Título: Detecção de alterações de uso e ocupação do solo em imagens de sensoriamento remoto
Título(s) alternativo(s): Detection of land use and land use changes in remote sensing images
Autor(es): FIGUEIREDO, Lucas Caracas de
Palavras-chave: Sensoriamento Remoto
Segmentação baseada em grafo
Detecção de Alteração
Remote Sensinng
Graph-based Segmentation
Change Detection
Data do documento: 19-Jan-2015
Editor: Universidade Federal do Maranhão
Resumo: Monitorar como o homem se relaciona com o ambiente é uma tarefa importante quando se abordam temas como gestão ambiental e planejamento de recursos. Para realizar esse monitoramento, utilizam-se sistemas de informação geográfica, que estão fortemente conectados às técnicas de sensoriamento remoto, que por sua vez fornecem dados e imagens para a análise nesses sistemas. Detectar alterações de uso e ocupação do solo de forma automática é um meio para que este monitoramento seja efetuado de forma mais eficiente e com um menor custo. Para que esta detecção possa acontecer de forma automática, técnicas de processamento de imagens são amplamente empregadas. Uma etapa fundamental nesse processo é a segmentação de imagens. Com o objetivo de detectar essas alterações, duas metodologias foram desenvolvidas, uma com segmentação baseada em cortes em grafo e a outra com segmentação que utiliza uma abordagem baseada em campos aleatórios de Markov. Após o desenvolvimento das metodologias acima fez-se uma comparação dos resultados obtidos e concluiu-se que a metodologia com segmentação baseada em cortes em grafo é mais adequada para a resolução do problema quando algoritmos de diferenciação de imagem são aplicados.
Descrição: ABSTRACT - Monitor how man relates with the environment is an important task when discussing topics like environmental management and resource planning. To perform this monitoring, geographical information systems are used, which are strongly connected to remote sensing techniques, which in turn provides data and images to these systems analyze. Detect changes in land use and cover automatically is a way for this monitoring be carried out more efficiently and at a lower cost. For this detection may happen automatically, image processing techniques are widely used. A key step in this process is the segmentation of images. In order to detect these changes, two methodologys were developed, one with segmentation based on graph cuts and the other with a segmentation that use an approach based on Markov random fields. After the development of such, a comparison of the results obtained was made and it was concluded that the methodology with a segmentation based on graph cuts is most suitable for solving the problem when image differentiation algorithms are applied
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3285
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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