MÉTODOS PARA REDUÇÃO DO ESPAÇO N-DIMENSIONAL DE IMAGENS ORBITAIS

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Thomaz Corrêa e Castro da Costa
Paulo De Marco
Ricardo Seixas Brites

Resumo

Imagens orbitais contém informação redundante nas bandas espectrais e, no caso dos sensores hiperespectrais, tem
também alta dimensionalidade (grande numero de bandas), dificultando seu processamento. Métodos de redução do
espaço n-dimensional tem a finalidade de reduzir a dimensionalidade e a redundância em dados orbitais. Neste trabalho
os principais métodos de redução do espaço n-dimensional foram comparados por meio de um estudo de caso com
imagem Landsat TM, visando a avaliação destes métodos com relação a perda de informações que afetam a exatidão da
classificação temática. Foram aplicados: seleção de bandas pela medida de separabilidade "divergência transformada",
Análise de informação mútua e índice V de Cramer; e transformação do espaço n-dimensional por Análise
discriminante canônica, Análise de componentes principais, e Tasseled Cap. Os resultados indicaram que o índice V de
Cramer se mostrou um método potencial para seleção de bandas. Já a análise de informação mútua apresentou
resultados não satisfatórios; e a transformação por análise discriminante canônica foi sensivelmente superior as demais
transformações.

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Como Citar
DA COSTA, T. C. e C.; DE MARCO, P.; BRITES, R. S. MÉTODOS PARA REDUÇÃO DO ESPAÇO N-DIMENSIONAL DE IMAGENS ORBITAIS. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 58, n. 1, 2011. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44927. Acesso em: 25 maio. 2022.
Seção
Artigos