Remote Sensing and Data Fusion for Eucalyptus Trees Identification

Satellite remote sensing is supported by the extraction of data/information from satellite images or aircraft, through multispectral images, that allows their remote analysis and classification. Analyzing those images with data fusion tools and techniques, seem a suitable approach for the identification and classification of land cover. This land cover classification is possible because the fusion/merging techniques can aggregate various sources of heterogeneous information to generate value-added products that facilitate features classification and analysis. This work proposes to apply a data fusion algorithm, denoted FIF (Fuzzy Information Fusion), which combines computational intelligence techniques with multicriteria concepts and techniques to automatically distinguish Eucalyptus trees, in satellite images To assess the proposed approach, a Portuguese region, which includes planted Eucalyptus, will be used. This region is chosen because it includes a significant number of eucalyptus, and, currently, it is hard to automatically distinguish them from other types of trees (through satellite images), which turns this study into an interesting experiment of using data fusion techniques to differentiate types of trees. Further, the proposed approach is tested and validated with several fusion/aggregation operators to verify its versatility. Overall, the results of the study demonstrate the potential of this approach for automatic classification of land types.A deteção remota de imagens de satélite é baseada na extração de dados / informações de imagens de satélite ou aeronaves, através de imagens multiespectrais, que permitem a sua análise e classificação. Quando estas imagens são analisadas com ferramentas e técnicas de fusão de dados, torna-se num método muito útil para a identificação e classificação de diferentes tipos de ocupação de solo. Esta classificação é possível porque as técnicas de fusão podem processar várias fontes de informações heterogéneas, procedendo depois à sua agregação, para gerar produtos de valor agregado que facilitam a classificação e análise de diferentes entidades - neste caso a deteção de eucaliptos. Esta dissertação propõe a utilização de um algoritmo, denominado FIF (Fuzzy Information Fusion), que combina técnicas de inteligência computacional com conceitos e técnicas multicritério. Para avaliar o trabalho proposto, será utilizada uma região portuguesa, que inclui uma vasta área de eucaliptos. Esta região foi escolhida porque inclui um número significativo de eucaliptos e, atualmente, é difícil diferenciá-los automaticamente de outros tipos de árvores (através de imagens de satélite), o que torna este estudo numa experiência interessante relativamente ao uso de técnicas de fusão de dados para diferenciar tipos de árvores. Além disso, o trabalho desenvolvido será testado com vários operadores de fusão/agregação para verificar sua versatilidade. No geral, os resultados do estudo demonstram o potencial desta abordagem para a classificação automática de diversos tipos de ocupação de solo (e.g. água, árvores, estradas etc)

Ordem supervisionada baseada em valores fuzzy para morfologia matemática multivalorada

Orientador: Marcos Eduardo Ribeiro do Valle MesquitaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação CientíficaResumo: Morfologia Matemática foi concebida como uma ferramenta para a análise e processamento de imagens binárias e foi subsequentemente generalizada para o uso em imagens em tons de cinza e imagens multivaloradas. Reticulados completos, que são conjuntos parcialmente ordenados em que todo subconjunto tem extremos bem definidos, servem como a base matemática para uma definição geral de morfologia matemática. Em contraste a imagens em tons de cinza, imagens multivaloradas não possuem uma ordem não-ambígua. Essa dissertação trata das chamadas ordens reduzidas para imagens multivaloradas. Ordens reduzidas são definidas por meio de uma relação binária que ordena os elementos de acordo com uma função h do conjunto de valores em um reticulado completo. Ordens reduzidas podem ser classificadas em ordens não-supervisionadas e ordens supervisionadas. Numa ordem supervisionada, o função de ordenação h depende de conjuntos de treinamento de valores de foreground e de background. Nesta dissertação, estudamos ordens supervisionadas da literatura. Também propomos uma ordem supervisionada baseada em valores fuzzy. Valores fuzzy generalizam cores fuzzy - conjuntos fuzzy que modelam o modo que humanos percebem as cores - para imagens multivaloradas. Em particular, revemos como construir o mapa de ordenação baseado em conjuntos fuzzy para o foreground e para o background. Também introduzimos uma função de pertinência baseada numa estrutura neuro-fuzzy e generalizamos a função de pertinência baseada no diagrama de Voronoi. Por fim, as ordens supervisionadas são avaliadas num experimento de segmentação de imagens hiperespectrais baseado num perfil morfológico modificadoAbstract: Mathematical morphology has been conceived initially as a tool for the analysis and processing of binary images and has been later generalized to grayscale and multivalued images. Complete lattices, which are partially ordered sets in whose every subset has well defined extrema, serve as the mathematical background for a general definition of mathematical morphology. In contrast to gray-scale images, however, there is no unambiguous ordering for multivalued images. This dissertation addresses the so-called reduced orderings for multi-valued images. Reduced orderings are defined by means of a binary relation which ranks elements according to a mapping h from the value set into a complete lattice. Reduced orderings can be classified as unsupervised and supervised ordering. In a supervised ordering, the mapping h depends on training sets of foreground and background values. In this dissertation, we study some relevant supervised orderings from the literature. We also propose a supervised ordering based on fuzzy values. Fuzzy values are a generalization of fuzzy colors - fuzzy sets that model how humans perceive colors - to multivalued images other than color images. In particular, we review how to construct the fuzzy ordering mapping based on fuzzy sets that model the foreground and the background. Also, we introduce a membership function based on a neuro-fuzzy framework and generalize the membership function based on Voronoi diagrams. The supervised orderings are evaluated in an experiment of hyperspectral image segmentation based on a modified morphological profileMestradoMatematica AplicadaMestre em Matemática Aplicada131635/2018-2CNP

Collected Papers (Neutrosophics and other topics), Volume XIV

This fourteenth volume of Collected Papers is an eclectic tome of 87 papers in Neutrosophics and other fields, such as mathematics, fuzzy sets, intuitionistic fuzzy sets, picture fuzzy sets, information fusion, robotics, statistics, or extenics, comprising 936 pages, published between 2008-2022 in different scientific journals or currently in press, by the author alone or in collaboration with the following 99 co-authors (alphabetically ordered) from 26 countries: Ahmed B. Al-Nafee, Adesina Abdul Akeem Agboola, Akbar Rezaei, Shariful Alam, Marina Alonso, Fran Andujar, Toshinori Asai, Assia Bakali, Azmat Hussain, Daniela Baran, Bijan Davvaz, Bilal Hadjadji, Carlos Díaz Bohorquez, Robert N. Boyd, M. Caldas, Cenap Özel, Pankaj Chauhan, Victor Christianto, Salvador Coll, Shyamal Dalapati, Irfan Deli, Balasubramanian Elavarasan, Fahad Alsharari, Yonfei Feng, Daniela Gîfu, Rafael Rojas Gualdrón, Haipeng Wang, Hemant Kumar Gianey, Noel Batista Hernández, Abdel-Nasser Hussein, Ibrahim M. Hezam, Ilanthenral Kandasamy, W.B. Vasantha Kandasamy, Muthusamy Karthika, Nour Eldeen M. Khalifa, Madad Khan, Kifayat Ullah, Valeri Kroumov, Tapan Kumar Roy, Deepesh Kunwar, Le Thi Nhung, Pedro López, Mai Mohamed, Manh Van Vu, Miguel A. Quiroz-Martínez, Marcel Migdalovici, Kritika Mishra, Mohamed Abdel-Basset, Mohamed Talea, Mohammad Hamidi, Mohammed Alshumrani, Mohamed Loey, Muhammad Akram, Muhammad Shabir, Mumtaz Ali, Nassim Abbas, Munazza Naz, Ngan Thi Roan, Nguyen Xuan Thao, Rishwanth Mani Parimala, Ion Pătrașcu, Surapati Pramanik, Quek Shio Gai, Qiang Guo, Rajab Ali Borzooei, Nimitha Rajesh, Jesús Estupiñan Ricardo, Juan Miguel Martínez Rubio, Saeed Mirvakili, Arsham Borumand Saeid, Saeid Jafari, Said Broumi, Ahmed A. Salama, Nirmala Sawan, Gheorghe Săvoiu, Ganeshsree Selvachandran, Seok-Zun Song, Shahzaib Ashraf, Jayant Singh, Rajesh Singh, Son Hoang Le, Tahir Mahmood, Kenta Takaya, Mirela Teodorescu, Ramalingam Udhayakumar, Maikel Y. Leyva Vázquez, V. Venkateswara Rao, Luige Vlădăreanu, Victor Vlădăreanu, Gabriela Vlădeanu, Michael Voskoglou, Yaser Saber, Yong Deng, You He, Youcef Chibani, Young Bae Jun, Wadei F. Al-Omeri, Hongbo Wang, Zayen Azzouz Omar