Aluno: Sandro Luiz Jailson Lopes Tinôco

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Transcrição da apresentação:

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

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

Imagens Hiperespectrais

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

Abordagem Proposta

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

Abordagem Proposta

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

Abordagem Proposta

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

Abordagem Proposta

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

Validação Cruzada

Experimentos Código Matlab Imagens dos sensores Aviris e Rosis

Aviris Rosis

Mapa temático: Aviris, 3-NN

Mapa temático: Aviris, 1-NN e 60 centros

Mapa temático: Rosis, 3-NN

Mapa temático: Rosis, 1-NN e 60 centros

Resultados: Precisão Geral

Resultados: Tempo de Execução

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

Resultados: Precisão Média por Classe - Aviris

Resultados: Precisão Média por Classe - Rosis

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.

Obrigado! Perguntas?