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Adriano Beluco, Alexandre Beluco, Paulo M. Engel
(Beteiligte)
Classifica‡Æo de imagens por textura com redes neurais artificiais
Imagens de sensoriamento remoto classificadas, de modo supervisionado, com perceptrons multi camadas
2017. 140 S. 220 mm
Verlag/Jahr: NOVAS EDICIOES ACADEMICAS 2017
ISBN: 3-330-75590-3 (3330755903)
Neue ISBN: 978-3-330-75590-1 (9783330755901)
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Este livro apresenta um método para classifica‡Æo de imagens de sensoriamento remoto por texturas. O método é comporto de duas etapas: uma primeira, de filtragem, e uma segunda etapa, de classifica‡Æo. A etapa de filtragem é baseada na aplica‡Æo de filtros de Gabor para a identifica‡Æo de frequências espaciais e a segmenta‡Æo da imagem em classes texturais. A etapa de classifica‡Æo é baseada na aplica‡Æo de rede perceptron multi camada, com algoritmo de retro alimenta‡Æo, para segmenta‡Æo da imagem conforme as classes texturais identificadas na primeira etapa. Esse processo de classifica‡Æo é supervisionado, com escolha de amostras. O processo é aplicado em detalhes a uma imagem da cidade de Porto Alegre, no sul do Brasil.
Adriano Beluco é professor e pesquisador do Instituto Federal do Rio Grande do Sul (IFRS) desde o ano de 2013, atuando nas áreas de inteligência artificial e sensoreamento remoto a partir do curso de mestrado iniciado em 1997. Com forma‡Æo acadêmica em ciências exatas, atua também na área de administra‡Æo de empresas.