CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS HIPERESPECTRAIS EMPREGANDO SUPPORT VECTOR MACHINES

RAFAELA ANDREOLA, VITOR HAERTEL

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.

Palavras-chave


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

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Boletim de Ciências Geodésicas. ISSN: 1982-2170