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UMA ABORDAGEM HÍBRIDA PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO

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.

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UMA ABORDAGEM HÍBRIDA PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO

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Presentation Transcript

  1. UMA ABORDAGEM HÍBRIDA PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO Aluno: Sandro Luiz Jailson Lopes Tinôco Orientador: David Menotti Gomes

  2. Organização do Trabalho • Objetivo • Imagens Hiperespectrais • Abordagem Proposta • KNN • Kmeans • Experimentos e Resultados • Conclusão

  3. Introdução • Objetivo: • Diminuir o conjunto de treinamento do KNN e reduzir o tempo de execução do algoritmo, mantendo ou melhorando a precisão.

  4. Imagens Hiperespectrais

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

  6. Abordagem Proposta

  7. Abordagem Proposta • Passo 2: • Fazer a classificação não supervisionada de cada conjunto com um algoritmo de clusterização, como o Kmeans.

  8. Abordagem Proposta

  9. Abordagem Proposta • Passo 3 • Criar novos conjuntos de treinamento formados pelos centros encontrados

  10. Abordagem Proposta

  11. Abordagem Proposta • Passo 4 • Fazer a classificação com um algoritmo de classificação supervisionada, como o KNN, utilizando os novos conjuntos de treinamento.

  12. Abordagem Proposta

  13. Balanceamento das Classes • K = quantidade de clusters • C = quantidade de classes • Q = quantidade de elementos de cada classe • M = mediana{Q1, Q2, ..., Qn}, com n = 1,2, ..., C, R = M/K NKn = Qn/R • NK = quantidade de clusters para cada classe

  14. Validação Cruzada

  15. Experimentos • Código Matlab • Imagens dos sensores Aviris e Rosis

  16. Aviris Rosis

  17. Mapa temático: Aviris, 3-NN

  18. Mapa temático: Aviris, 1-NN e 60 centros

  19. Mapa temático: Rosis, 3-NN

  20. Mapa temático: Rosis, 1-NN e 60 centros

  21. Resultados: Precisão Geral

  22. Resultados: Tempo de Execução

  23. Análise • A precisão da abordagem proposta está abaixo da precisão do KNN, em torno de 2% para imagens AVIRIS e 4% para imagens ROSIS. • O tempo de execução da abordagem proposta chega a ser 10 vezes menor para imagens ROSIS e 2 vezes menor para imagens AVIRIS

  24. Resultados: Precisão Média por Classe - Aviris

  25. Resultados: Precisão Média por Classe - Rosis

  26. Conclusão e Trabalhos Futuros • A abordagem se mostrou promissora, uma vez que diminui o tempo de execução do KNN. • Pesquisar algoritmos de redução de dimensionalidade.

  27. Obrigado! Perguntas?

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