Orientador: Jorge A.Silva CentenoCo-orientadora: Selma R.A.RibeiroDissertaçăo (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Cięncias da Terra, Programa de Pós-Graduaçăo em Cięncias Geodésicas. Defesa: Curitiba, 2006Inclui bibliografiaResumo: A análise de imagens hiperespectrais possibilita um estudo mais detalhado sobre osobjetos na superfície da terra. Devido sua alta resoluçăo espectral, a tarefa deanálise desses dados defronta-se com o fenômeno de Hughes. Esse fenômenoocorre devido ao número geralmente limitado de amostras frente a alta dimensionalidade dos dados hiperespectrais. Uma das possíveis soluçőes para esseproblema é a reduçăo da dimensionalidade. Essa técnica de reduçăo de dimensăo édividida em duas abordagens: seleçăo de feiçőes e extraçăo de feiçőes. A propostadesse trabalho foi o uso dos Algoritmos Genéticos como redutores dedimensionalidade de dados hiperespectrais, para fins de classificaçăo. Foi realizadoum estudo comparativo entre os algoritmos propostos e os tradicionais algoritmosseqüenciais: Sequential Forward Selection (SFS) e Sequential Backward Selection(SBS). Esses dois últimos algoritmos săo conhecidos pela simplicidade tantoconceitual como computacional. Uma segunda comparaçăo foi realizada entrealgoritmos de seleçăo de feiçőes e um algoritmo do tipo extraçăo de feiçőes (Análisepor Componentes Principais). Nesse estudo foi analisado tanto a acurácia no processo de classificaçăo como o tempo de processamento demandado por essesalgoritmos. Após a reduçăo da dimensionalidade, uma classificaçăo foi executada. O classificador utilizado foi de máxima verossimilhança. Para julgamento da acuráciaforam utilizados os índices kappa, acurácia global e a acurácia do ponto de vista dousuário. A metodologia proposta mostrou-se promissora, pois apresentou resultados,em termos de acurácia, superiores aos gerados pelos demais algoritmos estudados
