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- W953660109 abstract "Esta tese propoe novas metodologias de classificacao nao-supervisionada de imagens de sensoriamento remoto que particularmente exploram as caracteristicas e propriedades do Mapa Auto-organizavel de Kohonen (SOM - Self-Organizing Map). O ponto chave dos metodos de classificacao propostos e realizar a analise de agrupamentos das imagens atraves do mapeamento produzido pelo SOM, ao inves de trabalhar diretamente com os padroes originais das cenas. Tal estrategia reduz significativamente a complexidade da analise dos dados, tornando possivel a utilizacao de tecnicas normalmente consideradas computacionalmente inviaveis para o processamento de imagens de sensoriamento remoto, como metodos de agrupamentos hierarquicos e indices de validacao de agrupamentos. Diferentemente de outras abordagens, nas quais o SOM e utilizado como ferramenta de auxilio visual para a deteccao de agrupamentos, nos metodos de classificacao propostos, mecanismos para analisar de maneira automatica o arranjo de neuronios de um SOM treinado sao aplicados e aprimorados com o objetivo de encontrar as melhores particoes para os conjuntos de dados das imagens. Baseando-se nas propriedades estatisticas do SOM, modificacoes nos calculos de indices de validacao agrupamentos sao propostas com o objetivo de reduzir o custo computacional do processo de classificacao das imagens. Tecnicas de analise de textura em imagens sao aplicadas para avaliar e filtrar amostras de treinamento e/ou prototipos do SOM que correspondem a regioes de transicao entre classes de cobertura terrestre. Informacoes espaciais a respeito dos prototipos do SOM, alem das informacoes de distância multiespectral, tambem sao aplicadas em criterios de fusao de agrupamentos procurando facilitar a discriminacao de classes de cobertura terrestre que apresentam alto grau de similaridade espectral. Resultados experimentais mostram que os metodos de classificacao propostos apresentam vantagens significativas em relacao as tecnicas de classificacao nao-supervisionada mais frequentemente utilizadas na area de sensoriamento remoto Abstract" @default.
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