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Metadados

%0 Thesis
%4 dpi.inpe.br/analucia/1996/10.14.12.27
%2 sid.inpe.br/banon/2001/04.03.15.37.23
%F 7714
%A Candeias, Ana Lucia Bezerra,
%T Aplicação da morfologia matemática à análise de imagens de sensoriamento remoto
%D 1997
%E Mascarenhas, Nelson Delfino d'Avila (presidente),
%E Banon, Gerald Jean Francis (orientador),
%E Sandri, Sandra Aparecida,
%E Yanasse, Corina da Costa Freitas,
%E Dutra, Luciano Vieira,
%E Lotufo, Roberto de alencar,
%8 1997-02-21
%J Mathematical morphologyapplication to remote sensing image analysis
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C Sao Jose dos Campos
%K reconhecimento de padrões, morfologia matemática, análise matemática, processamento de imagens, sensoriamento remoto.
%X Este trabalho mostra por meio de exemplos, como as ferramentas da Morfologia Matemática podem ajudar na analise de imagens de Sensoriamento Remoto. Os exemplos são gerados a partir de problemas reais e mostra-se que mesmo aparentemente distintos eles tem algo em comum. Estes exemplos são armazenados em uma biblioteca digital (URLib) e podem ser acessados através de quatro tabelas via WWW. A primeira tabela fornece o acesso aos exemplos através dos seus títulos, a segunda através dos objetos extraídos das imagens tais como drenagem, nuvens, etc., e a terceira através dos atributos extraídos, tais como: alongado, quase arredondado, etc. A última tabela refere-se as ações sobre as imagens tais como: fusão, homogeneização, extrapolação etc. Este conjunto de exemplos podem auxiliar na solução de outros problemas similares em análise de imagens de Sensoriamento Remoto. ABSTRACT: This work shows, through examples, how the Mathematical Morphology tools can help Remote Sensing image analysis. Some examples are chosen from real problems and show that their solutions have something in common. These examples are stored in a digital library (URLib) and can be accessed through four tables. The first table gives access to the examples by mentioning their titles. The second one by mentioning the extracted objects like drainage, clouds, etc. The third table gives access to the examples by mentioning the object attributes like, elongated, almost circular, etc. Finally, the last one by referring to some actions over the images like, fusion, homogenization, extrapolation, etc. This set of examples should help to find out the solution for similar image analysis problems.
%P 188
%@language pt
%9 Tese (Doutorado em Computação Aplicada)


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