Classification of Hyperspectral Images with Support Vector Machines

In this study we investigate the performance of the Support Vector Machines SVM) classifier when applied to the classification of high dimensional remotely sensed image data. As SVM deals with a pair of classes at a time, we propose its implementation in a binary tree approach where two classes only are dealt with at each node. The accuracy of the thematic  image produced by this classification scheme was evaluated for two different  kernel functions and different data dimensionality. Tests were performed using hiperspectral image data collected by the sensor system AVIRIS. Results are presented and discussed.Neste estudo é investigado o desempenho do classificador Support Vector Machines (SVM) na classificação de imagens em alta dimensionalidade. Como SVM opera em um par de classes a cada vez, propõe-se aqui a sua implementação em uma estrutura em forma de árvore binária, onde somente duas classes são tratadas em cada nó. A acurácia da imagem temática produzida por este esquema de classificação é avaliada para duas funções  kernel distintas e em função do valor para dimensionalidade dos dados. Os testes foram realizados empregando imagens hiperespectrais adquiridas pelo sistema sensor AVIRIS. São aqui apresentados e discutidos os resultados obtidos

O controle jurisdicional das políticas públicas

A constituição de 1988 consagra os direitos sociais fundamentais em seu art.6. Todavia, muitos são os entraves encontrados pelo Poder Judiciário na efetivação destes direitos. Isso se deve ao fato de que ao Poder Judiciário não cabe escolher ou executar políticas públicas, porquanto estas são tarefas que competem ao Poder Legislativo e ao Poder Executivo. Ademais, a Constituição não estabelece os critérios para a decisão acerca da afetação material dos recursos orçamentários do Estado, de modo que esta tarefa seria função dos órgãos políticos competentes, em especial, do Poder Legislativo. Nada obstante, a doutrina jurídica se questiona sobre a necessidade de o Poder Judiciário garantir o mínimo existencial, ou seja, as condições mínimas para que um cidadão possa viver com dignidae. Há autores que defendem não haver argumentos que possam se contrapor à legitimidade da atuação jurisdicional no que diz com o controle das políticas públicas quando o que está em debate é o núcleo essencial dos direitos sociais. Tendo em vista que os estudiosos divergem quanto ao papel do julgador, o qual muitas vezes é considerado como uma atuação política, e outras como mero aplicador da norma ao fato, o presente estudo discorre sobre a legitimidade do Poder Judiciário para atuar no controle das políticas públicas. Em que pesem os argumetos contrários, este trabalho pretende demonstrar que a atuação jurisdicional está vinculada ao regime democrático, sendo um dos meios através dos quais é possível garantir o regime democrático, com a limitação dos demais poderes e, em decorrência, a vedação do abuso do poder dos demais órgãos do Estado

Biochar in copper reduction in black beans and soil decontamination

When present in high concentrations in the soil, copper causes toxicity in plants, requiring the development of studies for the reduction or immobilization of this element. In this sense, biochar could be an alternative to immobilizing copper in the soil, aiming for lower levels of this element in the biomass and grains of black beans (Phaseolus vulgaris) used for human consumption. However, there are variations in biochar reactivity due to its source material and pyrolysis time. Therefore, the objective of the present study was to determine the effect of eucalyptus biochar on the availability of copper in the soil and on its contents in beans grown in contaminated soil. The experimental design was completely randomized in a 5 × 2 factorial arrangement, with five doses of biochar (0.0, 0.5, 1.0, 1.5, and 2.0% mm-1 of dry soil), soil without and with the addition of copper (1,000 mg kg-1 of dry soil), and with eight repetitions. Thecopper content available in the soil, root, aerial part, and bean grain; the chlorophyll index; and the bioconcentration and translocation factors of copper in the plant were evaluated. Biochar derived from eucalyptus residues decreases copper availability in contaminated soil. The copper levels in the roots, aerial part, and grains of P. vulgaris are reduced with the application of biochar to the soil, remaining in the grains, from a dose of 1.66% mm-1, below the maximum limit tolerable by Brazilian legislation.O cobre em elevada concentração no solo, causa toxidez nas plantas, sendo necessário o desenvolvimento de estudos que reduzam, ou imobilizem esse elemento. Nesse sentido, o biocarvão poderia ser uma alternativa para a imobilização de cobre no solo, visando menores teores deste elemento na biomassa e nos grãos do feijão preto (Phaseolus vulgaris) utilizado para consumo humano. Contudo, há variações na reatividade do biocarvão em decorrência do seu material de origem e tempo de pirólise. Portanto, o objetivo deste trabalho foi determinar o efeito do biocarvão de eucalipto na disponibilidade de cobre no solo e nos teores em feijão cultivado em solo contaminado. O delineamento experimental foi inteiramente casualizado em arranjo fatorial 5 × 2, sendo cinco doses de biocarvão (0, 0.5, 1, 1.5 e 2% mm-1 de solo seco), solo sem e com adição de cobre (1.000 mg kg-1 de solo seco), com oito repetições. Avaliou-se o teor de cobre disponível no solo, teor de cobre na raiz, na parte aérea e no grão do feijão; índice de clorofila e fatores de bioconcentração e de translocação de cobre na planta. O biocarvão derivado de resíduos de eucalipto diminui a disponibilidade de cobre em solo contaminado. Os teores de cobre na raiz, parte aérea e nos grãos de Phaseolus vulgaris são reduzidos com a aplicação de biocarvão no solo, mantendo-se nos grãos, a partir da dose 1,66% mm-1, abaixo do limite máximo tolerável pela legislação brasileira

Hyperspectral image classification with support vector machines

É de conhecimento geral que, em alguns casos, as classes são espectralmente muito similares e que não é possível separá-las usando dados convencionais em baixa dimensionalidade. Entretanto, estas classes podem ser separáveis com um alto grau de acurácia em espaço de alta dimensão. Por outro lado, classificação de dados em alta dimensionalidade pode se tornar um problema para classificadores paramétricos, como o Máxima Verossimilhança Gaussiana (MVG). Um grande número de variáveis que caracteriza as imagens hiperespectrais resulta em um grande número de parâmetros a serem estimados e, geralmente, tem-se um número limitado de amostras de treinamento disponíveis. Essa condição causa o fenômeno de Hughes que consiste na gradual degradação da acurácia com o aumento da dimensionalidade dos dados. Neste contexto, desperta o interesse a utilização de classificadores não-paramétricos, como é o caso de Support Vector Machines (SVM). Nesta dissertação é analisado o desempenho do classificador SVM quando aplicado a imagens hiperespectrais de sensoriamento remoto. Inicialmente os conceitos teóricos referentes à SVM são revisados e discutidos. Em seguida, uma série de experimentos usando dados AVIRIS são realizados usando diferentes configurações para o classificador. Os dados cobrem uma área de teste da Purdue University e apresenta classes de culturas agrícolas espectralmente muito similares. A acurácia produzida na classificação por diferentes kernels são investigadas em função da dimensionalidade dos dados e comparadas com as obtidas com o classificador MVG. Como SVM é aplicado a um par de classes por vez, desenvolveu-se um classificador multi-estágio estruturado em forma de árvore binária para lidar como problema multi-classe. Em cada nó, a seleção do par de classes mais separáveis é feita pelo critério distância de Bhattacharyya. Tais classes darão origem aos nós descendentes e serão responsáveis por definir a função de decisão SVM. Repete-se este procedimento em todos os nós da árvore, até que reste apenas uma classe por nó, nos chamados nós terminais. Os softwares necessários foram desenvolvidos em ambiente MATLAB e são apresentados na dissertação. Os resultados obtidos nos experimentos permitem concluir que SVM é uma abordagem alternativa válida e eficaz para classificação de imagens hiperespectrais de sensoriamento remoto.This dissertation deals with the application of Support Vector Machines (SVM) to the classification of remote sensing high-dimensional image data. It is well known that in many cases classes that are spectrally very similar and thus not separable when using the more conventional low-dimensional data, can nevertheless be separated with an high degree of accuracy in high dimensional spaces. Classification of high-dimensional image data can, however, become a challenging problem for parametric classifiers such as the well-known Gaussian Maximum Likelihood. A large number of variables produce an also large number of parameters to be estimated from a generally limited number of training samples. This condition causes the Hughes phenomenon which consists in a gradual degradation of the accuracy as the data dimensionality increases beyond a certain value. Non-parametric classifiers present the advantage of being less sensitive to this dimensionality problem. SVM has been receiving a great deal of attention from the international community as an efficient classifier. In this dissertation it is analyzed the performance of SVM when applied to remote sensing hyper-spectral image data. Initially the more theoretical concepts related to SVM are reviewed and discussed. Next, a series of experiments using AVIRIS image data are performed, using different configurations for the classifier. The data covers a test area established by Purdue University and presents a number of classes (agricultural fields) which are spectrally very similar to each other. The classification accuracy produced by different kernels is investigated as a function of the data dimensionality and compared with the one yielded by the well-known Gaussian Maximum Likelihood classifier. As SVM apply to a pair of classes at a time, a multi-stage classifier structured as a binary tree was developed to deal with the multi-class problem. The tree classifier is initially defined by selecting at each node the most separable pair of classes by using the Bhattacharyya distance as a criterion. These two classes will then be used to define the two descending nodes and the corresponding SVM decision function. This operation is performed at every node across the tree, until the terminal nodes are reached. The required software was developed in MATLAB environment and is also presented in this dissertation

Hyperspectral image classification with support vector machines

É de conhecimento geral que, em alguns casos, as classes são espectralmente muito similares e que não é possível separá-las usando dados convencionais em baixa dimensionalidade. Entretanto, estas classes podem ser separáveis com um alto grau de acurácia em espaço de alta dimensão. Por outro lado, classificação de dados em alta dimensionalidade pode se tornar um problema para classificadores paramétricos, como o Máxima Verossimilhança Gaussiana (MVG). Um grande número de variáveis que caracteriza as imagens hiperespectrais resulta em um grande número de parâmetros a serem estimados e, geralmente, tem-se um número limitado de amostras de treinamento disponíveis. Essa condição causa o fenômeno de Hughes que consiste na gradual degradação da acurácia com o aumento da dimensionalidade dos dados. Neste contexto, desperta o interesse a utilização de classificadores não-paramétricos, como é o caso de Support Vector Machines (SVM). Nesta dissertação é analisado o desempenho do classificador SVM quando aplicado a imagens hiperespectrais de sensoriamento remoto. Inicialmente os conceitos teóricos referentes à SVM são revisados e discutidos. Em seguida, uma série de experimentos usando dados AVIRIS são realizados usando diferentes configurações para o classificador. Os dados cobrem uma área de teste da Purdue University e apresenta classes de culturas agrícolas espectralmente muito similares. A acurácia produzida na classificação por diferentes kernels são investigadas em função da dimensionalidade dos dados e comparadas com as obtidas com o classificador MVG. Como SVM é aplicado a um par de classes por vez, desenvolveu-se um classificador multi-estágio estruturado em forma de árvore binária para lidar como problema multi-classe. Em cada nó, a seleção do par de classes mais separáveis é feita pelo critério distância de Bhattacharyya. Tais classes darão origem aos nós descendentes e serão responsáveis por definir a função de decisão SVM. Repete-se este procedimento em todos os nós da árvore, até que reste apenas uma classe por nó, nos chamados nós terminais. Os softwares necessários foram desenvolvidos em ambiente MATLAB e são apresentados na dissertação. Os resultados obtidos nos experimentos permitem concluir que SVM é uma abordagem alternativa válida e eficaz para classificação de imagens hiperespectrais de sensoriamento remoto.This dissertation deals with the application of Support Vector Machines (SVM) to the classification of remote sensing high-dimensional image data. It is well known that in many cases classes that are spectrally very similar and thus not separable when using the more conventional low-dimensional data, can nevertheless be separated with an high degree of accuracy in high dimensional spaces. Classification of high-dimensional image data can, however, become a challenging problem for parametric classifiers such as the well-known Gaussian Maximum Likelihood. A large number of variables produce an also large number of parameters to be estimated from a generally limited number of training samples. This condition causes the Hughes phenomenon which consists in a gradual degradation of the accuracy as the data dimensionality increases beyond a certain value. Non-parametric classifiers present the advantage of being less sensitive to this dimensionality problem. SVM has been receiving a great deal of attention from the international community as an efficient classifier. In this dissertation it is analyzed the performance of SVM when applied to remote sensing hyper-spectral image data. Initially the more theoretical concepts related to SVM are reviewed and discussed. Next, a series of experiments using AVIRIS image data are performed, using different configurations for the classifier. The data covers a test area established by Purdue University and presents a number of classes (agricultural fields) which are spectrally very similar to each other. The classification accuracy produced by different kernels is investigated as a function of the data dimensionality and compared with the one yielded by the well-known Gaussian Maximum Likelihood classifier. As SVM apply to a pair of classes at a time, a multi-stage classifier structured as a binary tree was developed to deal with the multi-class problem. The tree classifier is initially defined by selecting at each node the most separable pair of classes by using the Bhattacharyya distance as a criterion. These two classes will then be used to define the two descending nodes and the corresponding SVM decision function. This operation is performed at every node across the tree, until the terminal nodes are reached. The required software was developed in MATLAB environment and is also presented in this dissertation

Seleção de variáveis em imagens hiperespectrais para classificadores SVM

Very recent articles report that Support Vector Machine (SVM) methods generally outperform traditional statistical and neural methods in classification problems involving hyperspectral images. In this paper we investigate the performance of the SVM classifier when applied to high dimensional image data, depicting natural scenes. Since the SVM classifier deals with a pair of classes at a time, a multi-stage classifier, structured as a binary tree is proposed, comparing classification approaches based on three different feature selection methods, i.e., selection of N features at regular intervals throughout the electromagnetic spectrum, Sequential Forward Selection (SFS) and the Recursive Feature Elimination technique (RFE). The RBF kernel is used in this study. Tests are performed using AVIRIS hyperspectral image data covering a test area which includes classes spectrally very similar, separable in high-dimensional spaces only.Pages: 7729-773