EXTRAÇÃO DE FEIÇÕES EM DADOS DE IMAGENS HIPERESPECTRAIS POR OTIMIZAÇÃO DA DISTÂNCIA DE BHATTACHARYYA EM UM CLASSIFICADOR ÁRVORE DE DECISÃO - Moraes, Denis Altieri de oliveira; Haertel, Vitor (Boletim de Ciências Geodésicas, 2006)
Neste estudo é investigado um método para fins de classificação de dados imagem em alta dimensionalidade, por meio de um classificador em estágio múltiplo. Esse classificador, estruturado na forma de árvore binária, emprega um número reduzido de feições em cada nó visando reduzir os efeitos do fenômeno de Hughes. O método para redução de feições consiste na otimização da distância de Bhattacharyya em cada nó individual da árvore. O classificador hierárquico estruturado em árvore binária oferece as condições adequadas para implementação deste método, pois a distância de Bhattacharyya está definida para um par de classes, permitindo desta forma a extração de um subconjunto ótimo de feições em cada nó individual. Foram desenvolvidos experimentos empregando dados da imagem AVIRIS, envolvendo diferentes números de amostras de treinamento e de feições extraídas. Os resultados mostraram que sob certas condições a metodologia investigada apresenta resultados mais acurados do que aquelas mais comumente utilizadas para fins de redução na dimensionalidade dos dados.