Uma abordagem para a detecção de mudanças em imagens multitemporais de sensoriamento remoto empregando Support Vector Machines com uma nova métrica de pertinência

Esta tese investiga uma abordagem não supervisionada para o problema da detecção de mudanças em imagens multiespectrais e multitemporais de sensoriamento remoto empregando Support Vector Machines (SVM) com o uso dos kernels polinomial e RBF e de uma nova métrica de pertinência de pixels. A proposta...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Angelo, Neide Pizzolato (author)
Formato: doctoralThesis
Idioma:por
Publicado em: 2015
Assuntos:
Sensoriamento remoto
Landsat
Change detection
Kernel methods
Fraction-images
EM algorithm
Metric of pertinence
Texto completo:http://hdl.handle.net/10183/111856
País:Brasil
Oai:oai:www.lume.ufrgs.br:10183/111856

Texto Completo

http://hdl.handle.net/10183/111856

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