A Kohonen s map for SAR images texture classification in parallel environment / Aplicação de mapa de Kohonen para classificação de texturas em imagens SAR em ambiente paralelo

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

Ao longo das últimas décadas, diversas técnicas tem sido desenvolvidas para classificação de imagens de sensoriamento remoto. No caso de imagens geradas por sensores que atuam na faixa de microondas (radar), novas pesquisas são necessárias, já que muitas vezes técnicas consagradas para a classificação de imagens ópticas não produzem resultados satisfatórios quando aplicadas a imagens radar. Isso acontece devido às características peculiares deste tipo de imagem - presença de forte ruído, por exemplo. Na região amazônica, as condições climáticas freqüentemente favorecem a cobertura de nuvens, o que se apresenta como fator restritivo à utilização de sensores ópticos, incapazes de transpor este obstáculo naturalmente. Entretanto, os sensores SAR praticamente não são afetados pela cobertura de nuvens, e portanto tem se tornado os principais responsáveis pela obtenção de dados, contribuindo para suprir a falta de informação disponível sobre esta região. Neste trabalho, avalia-se a eficiência de um classificador neural baseado no mapa auto-organizável de Kohonen para classificação de imagens SAR do SIVAM (Sistema de Vigilância da Amazônia), utilizando medidas de textura obtidas por filtros Gabor. Na fase de extração de atributos, um processo de elevado custo computacional, foram implementadas técnicas de processamento paralelo em rede de computadores de baixo custo, a fim de avaliar o real ganho em desempenho. As imagens utilizadas foram obtidas pelo sensor SAR-SIVAM sobre Machadinho dOeste - RO, adquiridas em 13 de Setembro de 2004 pelo sensor SAR da aeronave de sensoriamento remoto do SIVAM, gentilmente cedidas pela Divisão de Sensoriamento Remoto do Instituto de Estudos Avançados (IEAv/CTA). Como referência para a identificação visual de classes de texturas, serão utilizadas imagens ópticas SPOT e dados de campo cedidos pela EMBRAPA.

ASSUNTO(S)

classificação de imagens atributos de texturas processamento paralelo gabor filters computação aplicada imagens sar image classification texture features filtros gabor parallel processing sar images

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