uma abordagem hÍbrida para classificaÇÃo de imagens de sensoriamento remoto

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UMA ABORDAGEM HÍBRIDA PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO. Aluno: Sandro Luiz Jailson Lopes Tinôco Orientador: David Menotti Gomes. Organização do Trabalho. Objetivo Imagens Hiperespectrais Abordagem Proposta KNN Kmeans Experimentos e Resultados Conclusão. - PowerPoint PPT Presentation

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  • UMA ABORDAGEM HBRIDA PARA CLASSIFICAO DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO

    Aluno: Sandro Luiz Jailson Lopes TincoOrientador: David Menotti Gomes

  • Organizao do TrabalhoObjetivoImagens HiperespectraisAbordagem PropostaKNNKmeansExperimentos e ResultadosConcluso

  • Introduo

    Objetivo:Diminuir o conjunto de treinamento do KNN e reduzir o tempo de execuo do algoritmo, mantendo ou melhorando a preciso.

  • Imagens Hiperespectrais

  • Abordagem PropostaPasso 1:Separar os pixels rotulados em conjuntos.Cada conjunto representando uma classe.

  • Abordagem Proposta

  • Abordagem PropostaPasso 2:Fazer a classificao no supervisionada de cada conjunto com um algoritmo de clusterizao, como o Kmeans.

  • Abordagem Proposta

  • Abordagem PropostaPasso 3Criar novos conjuntos de treinamento formados pelos centros encontrados

  • Abordagem Proposta

  • Abordagem PropostaPasso 4Fazer a classificao com um algoritmo de classificao supervisionada, como o KNN, utilizando os novos conjuntos de treinamento.

  • Abordagem Proposta

  • Balanceamento das ClassesK = quantidade de clustersC = quantidade de classesQ = quantidade de elementos de cada classeM = mediana{Q1, Q2, ..., Qn}, com n = 1,2, ..., C, R = M/KNKn = Qn/R NK = quantidade de clusters para cada classe

  • Validao Cruzada

  • ExperimentosCdigo MatlabImagens dos sensores Aviris e Rosis

  • Aviris Rosis

  • Mapa temtico: Aviris, 3-NN

  • Mapa temtico: Aviris, 1-NN e 60 centros

  • Mapa temtico: Rosis, 3-NN

  • Mapa temtico: Rosis, 1-NN e 60 centros

  • Resultados: Preciso Geral

  • Resultados: Tempo de Execuo

  • AnliseA preciso da abordagem proposta est abaixo da preciso do KNN, em torno de 2% para imagens AVIRIS e 4% para imagens ROSIS.O tempo de execuo da abordagem proposta chega a ser 10 vezes menor para imagens ROSIS e 2 vezes menor para imagens AVIRIS

  • Resultados: Preciso Mdia por Classe - Aviris

  • Resultados: Preciso Mdia por Classe - Rosis

  • Concluso e Trabalhos FuturosA abordagem se mostrou promissora, uma vez que diminui o tempo de execuo do KNN.Pesquisar algoritmos de reduo de dimensionalidade.

  • Obrigado!

    Perguntas?

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