Para ver só como são as coisa, hoje estava falando sobre RADAR e apresentei um artigo que escrevi em 2013 para o SBSR, que aborda a classificação em imagens COSMO-SkyMed pelo SPRING com o Algoritmo MAXVER-ICM e alguns filtros, e percebi que não havia compartilhado ele aqui no blog. Sendo assim o assunto de hoje é Classificação MAXVER – ICM em RADAR.
Segundo o manual do SPRING o MAXVER-ICM considera a informação contextual, para além das informações individuais de cada pixel, ou seja, a classe atribuída depende tanto do valor observado nesse “pixel”, quanto das classes atribuídas aos seus vizinhos criando uma atividade interativa que é definida por porcentagem e escolhida pelo usuário. Esse processo de interpretação do contexto tem ganhado força em processamento de imagens.
Alguns estimadores com princípios semelhantes ao ICM – Interated Conditional Modes são o MAP – Maximum A Posteriori e o MPM – Marginal Posteriori Mode. Quem sabe em outra postagem aprofundamos essas técnicas Markovianas.
Para testar o ICM, foram feitas algumas filtragens (Lee, Gama, Frost e Kuan) na imagem para redução do speckle e também fusão (IHS e Gram-Schmidt) com imagem landsat. No trabalho não foram colocados todos os resultados, pois foram geradas mais de 270 classificações com entradas diferentes, o que já resultou em dois trabalhos, esse do SBSR e um na IEEE (International Geoscience and Remote Sensing Symposium).
O que eu gostei desse classificador é que por mais que ele seja bem complexo a sua aplicação é tão simples quanto qualquer outro classificador, não exigindo um conhecimento avançado do usuário para um bom resultado.
A conclusão é que o classificador MaxVER-ICM demonstra a importância de se considerar o contexto (dependência espacial) para obtenção de melhores resultados nas classificações e como já esperado o produto da fusão na polarização HH da banda X teve melhor qualidade, podendo ser empregado em atividades de monitoramento de florestas tropicais.
Bem, aqui está o artigo…
GOMES, A. R.; SADECK, L. W. R. Análise exploratória de imagem COSMO-SkyMED para detecção de corte raso em região amazônica. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 16. (SBSR)., 2013, Foz do Iguaçu. Anais… São José dos Campos: INPE, 2013. p. 8344-8350. DVD, Internet. ISBN 978-85-17-00066-9 (Internet), 978-85-17-00065-2 (DVD). Disponível em:<http://urlib.net/3ERPFQRTRW34M/3E7GFAU>. Acesso em: 16 set. 2015.
Gomes, A. R.; Sadeck, L. W. R.; Brandão, W. S. Mapping land use cover in Amazon region with COSMO SkyMed data. Proceedings… International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Munich. Germany. Munich: IEEE Press. p. 6539-6540. ISBN 978-1-4673-1160-1.
Você tem trabalhado com dependência espacial e classificação? Compartilhe conosco sua experiência e deixe um comentário.
Gostou do artigo ou conhece alguém que gostaria, compartilhe pelas redes sociais.
Qualquer dúvida estamos ai.
Deixe um comentário