Multimodal classification of remote sensing images

Sistemas de Informacao Geografica (SIGs) sao ferramentas de computador que analisam, armazenam, manipulam e visualizam informacoes geograficas em mapas. Permitindo as pessoas mais facilmente verem, interpretarem e entenderem os padroes e relacionamentos, os SIGs sao importantes ferramentas que ajudam a tomar decisoes em diversas questoes relacionadas as politicas publicas de monitoramento ambiental e urbano. Alem disso, sao instrumentos essenciais para o planejamento do desenvolvimentoeconomico e da analise das atividades de agricultura e extracao mineral. Nesse contexto, Imagens de Sensoriamento Remoto (ISRs) tem sido usadas como uma das mais importantes fonte de dados, principalmente com relacao a criacao de mapas tematicos. Esse processo e geralmente modelado como um problema de classificacaosupervisionada em que o sistema precisa aprender os padroes de interesse fornecidos pelo usuario e atribuir uma classe ao restante das regioes da imagem. Associados a natureza das ISRs, existem varios desafios que podem ser ressaltados: (1) sao imagens georreferenciadas, ou seja, existe uma coordenada geografica associada a cada pixel da imagem; (2) os dados comumente captam frequencias especificas em todo o espectro eletromagnetico em vez de apenas o espectro visivel, o que exige o desenvolvimento de algoritmos especificos para descrever os padroes; (3) o nivel de detalhe de cadaimagem pode variar, resultando em imagens com diferentes resolucoes espacial e de pixel, porem cobrindo a mesma area de interesse; (4) devido as imagens de alta resolucao de pixel, algoritmos de processamento eficientes sao desejaveis. Assim, e muito frequente ter imagens obtidas a partir de diferentes sensores, o que poderia melhorar a qualidade dos mapas tematicos gerados. No entanto, isso exige a criacao de tecnicas capazes de codificar e combinar adequadamente as diferentes propriedades das imagens. Desse modo, esta dissertacao propoe duas novas tecnicas de classificacao deregioes em ISR, com a habilidade de codificar caracteristicas extraidas de diferentes sensores, dos dominios espacial e espectral. O principal objetivo e o desenvolvimento de um arcabouco capaz de explorar a diversidade entre esses diferentes tipos de dados para alcancar alta acuracia na criacao de mapas tematicos. A primeira abordagem proxiposta, chamada de Voto Majoritario Dinâmico, combina dados de diferentes dominios usando uma estrategia de fusao de dados no nivel de decisao que explora a especialidade de diferentes classificadores e realiza a combinacao deles para a decisao final de cada pixel na construcao do mapa tematico. Essa abordagem foi criada para lidarapenas com problemas multi-classe e foi avaliada em uma base de dados de cobertura de um cenario urbano. A segunda abordagem proposta realiza a combinacao de dados nos tres niveis fusao: pixel, caracteristicas e decisao, assim explorando diferentes tiposde caracteristicas, extraidas de diferentes sensores usando uma estrategia baseada em boosting de classificadores. Diferentemente do Voto Majoritario Dinâmico, esse metodo foi projetado para lidar com problemas binarios e multi classe, e avaliado na mesma base de dados multi classe em cenario urbano, mas tambem no problema binario parareconhecimento de plantacoes de cafe.