Sumários
Aula assegurada pelo prof. Rafaello Bergonse
18 Maio 2018, 13:00 • António Manuel Saraiva Lopes
Aula assegurada pelo prof. Rafaello Bergonse
As classificações de cobertura do solo
17 Maio 2018, 13:00 • António Manuel Saraiva Lopes
As classificações de cobertura do solo. Tipos de classificações (assistidas e não assistidas); Princípios da classificação por clusters;
Exercícios sobre classificação de imagem de satélite: método não assistido (Isoclusters) a partir das bandas de uma imagem de satélite Landsat. Reclassificação com recurso a uma árvore de ligações (dendrograma). Observação e comentário dos resultados obtido a partir de uma imagem de Lisboa.
A classificação de imagens digitais
17 Maio 2018, 13:00 • Rafaello Costa Gomes Vieira Bergonse
A classificação de imagens digitais. Critérios de classificação: espectrais, espaciais e temporais. Classificações assistidas e não-assistidas. A classificação não-assistida: o procedimento de análise de clusters, as classes espectrais produzidas, e a sua interpretação. A classificação assistida. O processo de definição e refinamento de áreas de treino e a sua relevância. O conceito de assinaturas espectrais. Classificadores: distância de Manhattan, distância Euclidiana, Paralelipípedo, e Máxima Verosimilhança. Análise Comparativa.
A classificação de imagens digitais
16 Maio 2018, 13:00 • Rafaello Costa Gomes Vieira Bergonse
A classificação de imagens digitais. Critérios de classificação: espectrais, espaciais e temporais. Classificações assistidas e não-assistidas. A classificação não-assistida: o procedimento de análise de clusters, as classes espectrais produzidas, e a sua interpretação. A classificação assistida. O processo de definição e refinamento de áreas de treino e a sua relevância. O conceito de assinaturas espectrais. Classificadores: distância de Manhattan, distância Euclidiana, Paralelipípedo, e Máxima Verosimilhança. Análise Comparativa.
Exercício de uma classificação assistida; avaliação dos erros
16 Maio 2018, 13:00 • Bruno Meneses
Exercício de uma classificação assistida a partir das bandas de uma imagem de satélite Landsat. Criação de uma matriz multibanda, áreas de treino das classes de cobertura escolhidas e do ficheiro com as assinaturas espectrais. Utilização do algoritmo maxlikelihood. Comparação dos resultados com a classificação obtida por clusters; A utilização dos filtros nas imagens de satélite; Avaliação dos erros e exatidão da classificação: erro total, erros de comissão e de omissão. O índice Kappa Index of Agreement. Conclusão da disciplina. O programa foi integralmente cumprido.