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Por PAULO QUINTILIANO DA SILVA

Universidade de Brasília - UnB IG – Instituto de Geociências. RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DE ALVOS EM IMAGENS MULTIESPECTRAIS E HIPERESPECTRAIS BASEADO EM MODELO, NOS EIGENSPACES E NA KLT – KARHUNEN-LOÈVE TRANSFORM. Por

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Por PAULO QUINTILIANO DA SILVA

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Presentation Transcript

  1. Universidade de Brasília - UnB IG – Instituto de Geociências • RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DE ALVOS EM IMAGENS MULTIESPECTRAIS E HIPERESPECTRAIS BASEADO EM MODELO, NOS EIGENSPACES E NA KLT – KARHUNEN-LOÈVE TRANSFORM • Por • PAULO QUINTILIANO DA SILVA

  2. Objetivo • Construção de modelo de Reconhecimento automático de Alvos (discretos e contínuos) • classificação de imagens • detecção de alvos • reconhecimento de alvos 02

  3. Contribuições • Novo sistema ATR • Tratamento de imagens multiespectrais e hiper-espectrais com a KLT • Manipulação dos índices de falso-positivos e falso-negativos – Fator Q 03

  4. Título • ATR • Imagens multiespectrais e hiperespectrais • Modelo • Eigenspaces • KLT 04

  5. KLT • Descreve as informações c/conjunto mínimo de dados • Redução da dimensiona-lidade dos dados • Adaptação da KLT para imagens multiespectrais e hiperespectrais 05

  6. Reconhecimento • Uso de alvos militares • Etapas • Treinamento • Representação • Detecção • Reconhecimento 06

  7. Treinamento • Supervisionado • Escolha de classes • Coleta de amostras • Ensinamento 07

  8. Representação • Codificação • Modelos • Template-based • Feature-based • Appearance-based 08

  9. Detecção • Localização do alvo no cenário • Reconhecimento • Definição da classe em que pertence 09

  10. Imagens usadas • Satélite Landsat 7 • Satélite Ikonos II • Satélite Aviris • LADAR (Radar a laser) 10

  11. Métricas • Métrica euclidiana 11

  12. Distâncias • Distância euclidiana Distância de Mahalanobis 12

  13. Autovalores e Autovetores Autovalores  de W Autovetores de W Para 13

  14. Modelo proposto O modelo varre exaustivamente as imagens, gerando-se janelas. Conversão das imagens (colunas) Conversão das imagens (bandas) 14

  15. Modelo proposto Cálculo da imagem média Cálculo do “Espaço ” 15

  16. Montagem da matriz A 1 2 3 4 M 16

  17. Montagem da matriz C 1 2 3 4 17

  18. Montagem da matriz L 1 2 3 4 M 18

  19. Montagem da matriz V Autovetores da matriz L 19

  20. Montagem da matriz U Autovetores da matriz C 20

  21. Cálculo dos Autovetores de C 21

  22. Treinamento do modelo Treinamento supervisionado Classes usadas 22

  23. Reconhecimento dos alvos Cálculo da distância euclidiana 23

  24. Cálculos dos thresholds 1) Máxima distância aceitável dos padrões • 2) Corte das quantidades de autovalores • Autovetores com os 1, 5, 10 ou 20 maiores autovalores 24

  25. Resultados obtidos Imagem Landsat 7 Classes: Água Cerrado Reflorest. C.Limpo M.Galeria 25

  26. Resultados obtidos 26

  27. Resultados obtidos Blocos: 11, 12, 21 e 22 3 bandas espectrais 27

  28. Resultados obtidos Fator Q = 1 28

  29. Resultados obtidos Fator Q = 5 29

  30. Resultados obtidos Fator Q = 10 30

  31. Resultados obtidos Fator Q = 20 31

  32. Resultados obtidos Fator Q = 30 32

  33. Resultados obtidos Fator Q = 40 33

  34. Resultados obtidos Fator Q = 50 34

  35. Resultados obtidos Blocos: 23, 24, 33 e 34 35

  36. Resultados obtidos Fator Q = 1 36

  37. Resultados obtidos Fator Q = 5 37

  38. Resultados obtidos Cortes “hard” com diferentes quantidades de autovalores Com 1 autovetor Com 3 autovetor Fator Q = 1 Com 5 autovetores Com 10 autovetores 38

  39. Resultados obtidos 39

  40. Resultados obtidos 40

  41. Resultados obtidos 41

  42. Resultados obtidos Uso das seis bandas espectrais: 1, 2, 3, 4, 5 e 7. Pixels tomados por colunas Fator Q = 1 42

  43. Resultados obtidos Uso das seis bandas espectrais: 1, 2, 3, 4, 5 e 7. Pixels tomados por colunas Fator Q = 5 43

  44. Resultados obtidos Uso das seis bandas espectrais: 1, 2, 3, 4, 5 e 7. Pixels tomados por bandas Fator Q = 1 44

  45. Resultados obtidos Uso das seis bandas espectrais: 1, 2, 3, 4, 5 e 7. Pixels tomados por bandas Fator Q = 5 45

  46. Resultados obtidos Uso de 8 classes: água, cerrado, reflorestamento, campo limpo, mata galeria, grama, solo exposto e zona urbanizada. Uso de 3 bandas. Fator Q = 1 46

  47. Resultados obtidos Uso de 8 classes: água, cerrado, reflorestamento, campo limpo, mata galeria, grama, solo exposto e zona urbanizada Fator Q = 5 47

  48. Resultados obtidos Uso de 8 classes: água, cerrado, reflorestamento, campo limpo, mata galeria, grama, solo exposto e zona urbanizada Fator Q = 10 48

  49. Resultados obtidos Uso de 8 classes: água, cerrado, reflorestamento, campo limpo, mata galeria, grama, solo exposto e zona urbanizada Fator Q = 20 49

  50. Resultados obtidos Uso de 8 classes: água, cerrado, reflorestamento, campo limpo, mata galeria, grama, solo exposto e zona urbanizada Fator Q = 30 50

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