OBJECT ORIENTED ANALYSIS AND SEMANTIC NETWORK FOR HIGH RESOLUTION IMAGE CLASSIFICATION - ANTUNES, ALZIR FELIPPE B.; LINGNAU, CHRISTEL; CENTENO, JORGE ANTONIO SILVA (Boletim de Ciências Geodésicas, 2003)
Este artigo apresenta a classificação digital de imagem de alta resolução baseada em orientação a objeto. Os objetos da imagem (Ikonos, multiespectral) são oriundos de segmentação multi-resolução que permite a obtenção de diferentes níveis de segmentação. A segmentação em diferentes camadas pode apoiar uma estrutura hierárquica de segmentos, onde uma rede semântica pode ser introduzida. A rede semântica é baseada no processo cognitivo do usuário. O conhecimento pode ser explicitado por meio de regras fuzzy considerando descritores de forma e textura dos objetos, bem como as suas relações topológicas - entre objetos e subobjetos. São testados diferentes métodos de classificação dentro da rede semântica tais como seletivo e mudança de contexto. A área teste é uma zona agrícola, no Município de Nova Esperança-PR, onde se propôs mapear a mata ciliar ao longo do Rio Porecatú. Abstract This work presents a high resolution image classification based on object oriented. The objects are derived from multiresolution segmentation ( from multispectral image, Ikonos). It allows a creation of different levels of segments supporting a hierarchical structure, generating spatial relations between objects and sub-objects. This hierarchy is the bedding for the semantic network. The knowledge is the semantic basis. The classification is based on fuzzy rules by means of descriptors such as form, texture and relations between objects and sub-objects. Different approaches of classification are assessed: semantic network, selective and context change classification. The tested site is an agricultural area near the municipality town of Nova Esperança-Pr, with the purpose of mapping the riparian vegetation along the Porecatú River.