APRIMORAMENTOS NUMÉRICOS DO MÉTODO DE ANÁLISE DE TEXTURA PELA DIMENSÃO FRACTAL OBTIDA PELO COEFICIENTE DE HURST
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Resumo
A geometria fractal torna-se uma alternativa a geometria euclidiana para a descrição de formas irregulares, rugosidade e textura de superfícies. A dimensão fractal tem sido utilizada, principalmente, no processamento de imagens médicas e observações microscópicas de morfologia de partículas. O presente trabalho objetiva implementar o algoritmo de detecção de padrão de textura utilizando o coeficiente de Hurst e avaliar o seu emprego em imagens de sensoriamento remoto. Esta abordagem considera uma relação de vizinhança complexa e bastante robusta. O algoritmo consiste em três etapas: (a) cálculo do número de classes de distância; (b) cálculo da amplitude e do desvio padrão para cada classe de distância; e (c) regressão linear entre o logaritmo da distância e o logaritmo da amplitude ou desvio padrão. No presente trabalho são realizados os seguintes aprimoramentos do algoritmo previamente descrito: (a) cálculo do Coeficiente de Hurst para qualquer dimensão de janela móvel, (b) permitir a adoção do desvio padrão como alternativa da amplitude, (c) geração das imagens referentes ao coeficiente linear, além do usual coeficiente angular; e (d) complementação da análise de textura com o emprego do algoritmo "no-maximumsuppression" (NMS) melhorando a delimitação das feições de borda. O método foi aplicado em imagens do sensor TM-Landsat na região Oeste da Bahia. Os resultados demonstram que este método é excelente na detecção de bordas, realçando os limites de plantações e estradas.
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Como Citar
CARVALHO JÚNIOR, Osmar Abílio de; SILVA, Nilton Correia da; GUIMARÃES, Renato Fontes; GOMES, Roberto Arnaldo Trancoso; CARVALHO, Ana Paula Ferreira de. APRIMORAMENTOS NUMÉRICOS DO MÉTODO DE ANÁLISE DE TEXTURA PELA DIMENSÃO FRACTAL OBTIDA PELO COEFICIENTE DE HURST. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 64, n. 5, 2012. DOI: 10.14393/rbcv64n5-44816. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44816. Acesso em: 1 jan. 2026.