CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS HIPERESPECTRAIS EMPREGANDO SUPPORT VECTOR MACHINES

Autores

  • RAFAELA ANDREOLA UFRGS
  • VITOR HAERTEL CEPSRM

DOI:

https://doi.org/10.5380/bcg.v16i2.17682

Palavras-chave:

Support Vector Machines, Classificador em Árvore Binária, Sensoriamento Remoto, Imagens Hiperespectrais.

Resumo

Neste estudo é investigado o desempenho do classificador Support Vector Machines (SVM) na classificação de imagens em alta dimensionalidade. Como SVM opera em um par de classes a cada vez, propõe-se aqui a sua implementação em uma estrutura em forma de árvore binária, onde somente duas classes são tratadas em cada nó. A acurácia da imagem temática produzida por este esquema de classificação é avaliada para duas funções  kernel distintas e em função do valor para dimensionalidade dos dados. Os testes foram realizados empregando imagens hiperespectrais adquiridas pelo sistema sensor AVIRIS. São aqui apresentados e discutidos os resultados obtidos.

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Publicado

2010-06-15

Como Citar

ANDREOLA, R., & HAERTEL, V. (2010). CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS HIPERESPECTRAIS EMPREGANDO SUPPORT VECTOR MACHINES. Boletim De Ciências Geodésicas, 16(2). https://doi.org/10.5380/bcg.v16i2.17682

Edição

v. 16 n. 2 (2010)

Seção

Artigos

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