MÉTODOS PARA REDUÇÃO DO ESPAÇO N-DIMENSIONAL DE IMAGENS ORBITAIS
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Abstract
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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