1) As PRODUÇÕES ACADÊMICAS devem ser encaminhadas para o e-mail ri@sibi.ufal.br, juntamente com o Termo de Autorização para a Publicação (assinado).
2) Devem estar inseridas no CORPO da produção acadêmica, os seguintes documentos:
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membro da banca examinadora e pelo respectivo Coordenador do Curso de Graduação ou Programa de Pós-Graduação.
3) O TERMO DE AUTORIZAÇÃO PARA PUBLICAÇÃO deverá estar preenchido, de acordo com o tipo de produção, assinado pelo(a) autor(a) e enviado por e-mail,
juntamente com o trabalho acadêmico.
OBS 1.: os TCC dos CURSOS DE PEDAGOGIA (Presencial e EaD) do Centro de Educação (CEDU) devem ser enviados, exclusivamente, para os e-mails
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OBS 2.: o tempo de resposta às solicitações enviadas ao RIUFAL é de quatro dias úteis.
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http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/riufal/5969| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Categorização de formas de lagos amazônicos a partir de imagens CBERS |
| Autor(es): | Silva Júnior, Gilberto Pedro da |
| Primeiro Orientador: | Orgambide, Alejandro César Frery |
| metadata.dc.contributor.referee1: | Viana, Leonardo Pereira |
| metadata.dc.contributor.referee2: | Sandri, Sandra Aparecida |
| Resumo: | Nesta dissertação propomos uma técnica de análise de imagens com o objetivo de categorizar lagos da bacia do rio Amazonas. As imagens estudadas são as geradas pelo sensor CBERS, e o procedimento consiste emextrair bordas, obter atributos de forma a partir dessas bordas classificá-los em uma dentre um número conhecido de classes. A classificação é feita por máxima verossimilhança gaussiana, e os melhores atributos em termos de expressividade e custo computacional são identificados por uma busca exaustiva. |
| Abstract: | In this thesis we propose a technique of image analysis in order to categorize lakes of the Amazon River basin. The images studied are generated by the sensor CBERS, and the procedure is to extract edges, in order to get features from these edges and classify them into one of a known number of classes. The classification process is made by maximum likelihood Gaussian classifier, and the best features in terms of expressiveness and computational cost are identified by an exhaustive search. |
| Palavras-chave: | Imagens – Análise – Lagos amazônicos Imagens – Classificação Sensoriamento Remoto Estimador demáxima verossimilhança Reconhecimento de padrões Images - Analysis - Amazon Lakes Images - Classification Remote sensing Maximum Likelihood Classifyier Pattern Recognition |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Alagoas |
| Sigla da Instituição: | UFAL |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento |
| Citação: | SILVA JÚNIOR, Gilberto Pedro da. Categorização de Formas de Lagos Amazônicos a partir de Imagens CBERS. 2019. 66 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento) – Instituto de Computação, Programa de Pós Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2012. |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/5969 |
| Data do documento: | 31-mai-2012 |
| Aparece nas coleções: | Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC |
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
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