Categorização de formas de lagos amazônicos a partir de imagens CBERS

Silva Júnior, Gilberto Pedro da

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Registro completo de metadados

Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.advisor1	Orgambide, Alejandro César Frery	-
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/6935433850568144	pt_BR
dc.contributor.referee1	Viana, Leonardo Pereira	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/1126995918085550	pt_BR
dc.contributor.referee2	Sandri, Sandra Aparecida	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/8594179234801599	pt_BR
dc.creator	Silva Júnior, Gilberto Pedro da	-
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/9876544241366863	pt_BR
dc.date.accessioned	2019-10-01T18:08:27Z	-
dc.date.available	2019-08-30	-
dc.date.available	2019-10-01T18:08:27Z	-
dc.date.issued	2012-05-31	-
dc.identifier.citation	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.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/5969	-
dc.description.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.	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Alagoas	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.program	Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento	pt_BR
dc.publisher.initials	UFAL	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Imagens – Análise – Lagos amazônicos	pt_BR
dc.subject	Imagens – Classificação	pt_BR
dc.subject	Sensoriamento Remoto	pt_BR
dc.subject	Estimador demáxima verossimilhança	pt_BR
dc.subject	Reconhecimento de padrões	pt_BR
dc.subject	Images - Analysis - Amazon Lakes	pt_BR
dc.subject	Images - Classification	pt_BR
dc.subject	Remote sensing	pt_BR
dc.subject	Maximum Likelihood Classifyier	pt_BR
dc.subject	Pattern Recognition	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.title	Categorização de formas de lagos amazônicos a partir de imagens CBERS	pt_BR
dc.type	Dissertação	pt_BR
dc.description.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.	pt_BR
Aparece nas coleções:	Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC

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Arquivo	Descrição	Tamanho	Formato
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