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)
