Desenvolvimento de um programa computacional para classificação do uso da terra em imagens CBERS 2
Carregando...
Data
2008-12-03
Autores
Gambarato, Renato Luiz [UNESP]
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Entre as diversas áreas de estudo reunidas sob o denominador comum de processamento digital de imagens, encontra-se a área conhecida como análise de imagens. Este campo de estudos visa ao desenvolvimento de técnicas que permitam extrair informações das imagens, possibilitando às pessoas e aos equipamentos maior poder de análise, resultando em maior suporte às decisões. Neste processo, uma etapa importante é a de segmentação que se refere à divisão da imagem em diversas partes elementares, permitindo a análise destas isoladamente. Este é um processo complexo porque tenta traduzir para o computador um processo cognitivo extremamente sofisticado realizado através da visão humana que realiza agrupamentos baseados na proximidade, similaridade e continuidade das imagens captadas. Tais agrupamentos são utilizados na classificação e análise semântica dos objetos percebidos. Atualmente, o processamento de imagens de satélite é uma ferramenta importante e eficaz no planejamento agrícola e no monitoramento ambiental. Fazendo uso de imagens de satélite e de técnicas de processamento de imagens, o profissional pode analizar a área de interesse e realizar um planejamento prévio sem a necessidade de uma visita ao local. As técnicas de segmentação dividem a imagem em partes homogêneas, identificando, assim, as áreas de cultivo, as áreas de mata, rios e lagos, facilitando o processo de identificação de áreas de interesse do profissional. Diante deste contexto, o presente trabalho visou facilitar a detecção de áreas de cultivo de eucalipto através do desenvolvimento do programa SmartClass, que realiza a composição de imagens, a partir das bandas espectrais isoladas coletadas pelos satélites imageadores, e o processamento para este fim, sendo que as etapas do processamento são realizadas de forma automática. A detecção das áreas de cultivo de eucalipto foi...
Among the various fields of study grouped under the common denominator of digital image processing, is the area known as analysis of images. This field of study aims to develop techniques that allow extracting information from images, enabling the people and equipment increased power of analysis, resulting in greater support for the decisions. In the process, an important step is to target regard to the division of the image in various parts elementary, allowing the analysis of isolation. This is a complex process because the computer tries to translate to an extremely sophisticated cognitive process through the vision that conducts human groupings based on proximity, similarity and continuity of images. Such groupings are used in the classification and semantic analysis of the objects perceived. Currently, the processing of satellite imagery is an important and effective tool in agricultural planning and environmental monitoring. Making use of satellite imagery and techniques of image processing, the operator can analyze the area of interest and conduct a preliminary planning without the need for a site visit. The techniques of image segmentation divided into parts homogeneous, identifying thus the areas under cultivation, the areas of forest, rivers and lakes, facilitating the process of identifying areas of interest to the profession. In this context, the present study to facilitate the detection of areas of cultivation of eucalyptus by developing the SmartClass program, which makes the composition of images, from the individual spectral bands collected by satellite images, and processing for this purpose, with the processing stages are performed automatically. The detection of areas of cultivation of eucalyptus has been successful and the program proved to be easy to use.
Among the various fields of study grouped under the common denominator of digital image processing, is the area known as analysis of images. This field of study aims to develop techniques that allow extracting information from images, enabling the people and equipment increased power of analysis, resulting in greater support for the decisions. In the process, an important step is to target regard to the division of the image in various parts elementary, allowing the analysis of isolation. This is a complex process because the computer tries to translate to an extremely sophisticated cognitive process through the vision that conducts human groupings based on proximity, similarity and continuity of images. Such groupings are used in the classification and semantic analysis of the objects perceived. Currently, the processing of satellite imagery is an important and effective tool in agricultural planning and environmental monitoring. Making use of satellite imagery and techniques of image processing, the operator can analyze the area of interest and conduct a preliminary planning without the need for a site visit. The techniques of image segmentation divided into parts homogeneous, identifying thus the areas under cultivation, the areas of forest, rivers and lakes, facilitating the process of identifying areas of interest to the profession. In this context, the present study to facilitate the detection of areas of cultivation of eucalyptus by developing the SmartClass program, which makes the composition of images, from the individual spectral bands collected by satellite images, and processing for this purpose, with the processing stages are performed automatically. The detection of areas of cultivation of eucalyptus has been successful and the program proved to be easy to use.
Descrição
Palavras-chave
Processamento de imagens, Satelites artificiais em agricultura, Segmentação de imagens, Análise de imagens, Image Processing, Image Segmentation, Satellite Image
Como citar
GAMBARATO, Renato Luiz. Desenvolvimento de um programa computacional para classificação do uso da terra em imagens CBERS 2. 2008. x, 46 f. Dissertaçao (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências Agronômicas de Botucatu, 2008.