UMA AVALIAÇÃO DE DESCRITORES DE TEXTURA BASEADOS EM CÓDIGOS BINÁRIOS LOCAIS PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO

O presente trabalho avalia descritores texturais multiescalares invariantes à rotação baseados em Padrões Binários Locais e em Quantização de Fase Local (LPQ) para a classificação de uso e cobertura do solo em uma imagem IKONOS-2 e uma imagem Quickbird-2. Os experimentos mostraram que ambas as representações de textura propiciaram elevada acurácia quando combinadas com a informação de variância. Além disso, propõe-se no trabalho um novo descritor formado pela concatenação do histograma de variância e o histograma dos códigos gerados a partir dos Padrões Binários Locais ou da Quantização de Fase Local.  Com o novo descritor, não obstante serem comparativamente mais compacto, registraram-se os mesmos índices de desempenho obtidos a partir de histogramas bidimensionais que representam a distribuição conjunta de ambas as variáveis. O último experimento realizado indicou para os descritores baseados nos Padrões Binários Locais ou na Quantização de Fase Local um índice Kappa superior em 0,1  ao que alcançou quando se utilizaram atributos de textura derivados da matriz de co-ocorrência.

Uma abordagem baseada em objeto na análise de imagens com a utilização de segmentações independentes

Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) makes it possible to exploit a number of new features in the remote sensing image classification process. Such possibility is brought by the introduction of a segmentation step in the analysis process. High resolution images from remote sensors have multiscale nature, and include many details and information about the objects that compose them, it is important to segmentation these images effectively with all types of information and characteristics of these objects. The new features refer to aggregated spectral pixel values, textural, morphological and topological features computed for the different image segments. The usual segmentation approach in GEOBIA works relies on a hierarchy of segmentations, each level related to a number of object classes that have similar sizes, i.e., are detectable in a similar scale. We, therefore, propose an approach founded on the assumption that if segmentations are not specialized for each object class, then many of the new segment features cannot be properly exploited in the classification process. The usual practice do not consider independent segmentations for each class of interest in the problem of interpretation, grouping objects of same scale in a single segmentation, and this may miss important details about the objects it contains. The proposed approach relies on a specific rule to solve eventual spatial conflicts among different segmentations. Preliminary experimental results show that the proposed approach performed better that the usual one.Pages: 8230-823

Padrões binários locais na classificação de imagens de sensoriamento remoto

This paper investigates the use of texture descriptors based on Local Binary Pattern (LBP) for applications of automatic interpretation of remotely sensed (RS) images. After describing the use of LBP for applications in RS, the paper reports experiments involving land use and land cover classification respectively on Quickbird-2 and IKONOS-2 imagery. Different configurations for each texture representation approach have been considered in the analysis. In all experiments the LBP features were consistently superior to the traditional Grey-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) based texture descriptor in terms of classification accuracy.Pages: 7651-765

Uma avaliação de descritores de textura baseados em códigos binários locais para classificação de imagens de sensoriamento remoto

O presente trabalho avalia descritores texturais multiescalares invariantes à rotação baseados em Padrões Binários Locais e em Quantização de Fase Local (LPQ) para a classificação de uso e cobertura do solo em uma imagem IKONOS-2 e uma imagem Quickbird-2. Os experimentos mostraram que ambas as representações de textura propiciaram elevada acurácia quando combinadas com a informação de variância. Além disso, propõe-se no trabalho um novo descritor formado pela concatenação do histograma de variância e o histograma dos códigos gerados a partir dos Padrões Binários Locais ou da Quantização de Fase Local. Com o novo descritor, não obstante serem comparativamente mais compacto, registraram-se os mesmos índices de desempenho obtidos a partir de histogramas bidimensionais que representam a distribuição conjunta de ambas as variáveis. O último experimento realizado indicou para os descritores baseados nos Padrões Binários Locais ou na Quantização de Fase Local um índice Kappa superior em 0,1 ao que alcançou quando se utilizaram atributos de textura derivados da matriz de co-ocorrência