A curve evolution approach to object-based tomographic reconstruction

2003 ◽  
Vol 12 (1) ◽  
pp. 44-57 ◽  
Author(s):  
Haihua Feng ◽  
W.C. Karl ◽  
D.A. Castanon
Keyword(s):  
Tomographic Reconstruction ◽  
Curve Evolution ◽  
Object Based ◽  
Evolution Approach

scholarly journals Optical flow: a curve evolution approach

1996 ◽  
Vol 5 (4) ◽  
pp. 598-610 ◽  
Author(s):  
A. Kumar ◽  
A.R. Tannenbaum ◽  
G.J. Balas
Keyword(s):  
Optical Flow ◽  
Curve Evolution ◽  
Evolution Approach

scholarly journals Detecção de formação erosiva (voçoroca) por meio de classificação hierárquica e por árvore de decisão

2014 ◽  
Vol 20 (4) ◽  
pp. 1005-1026 ◽  
Author(s):  
Andrea Tedesco ◽  
Alzir Felippe Buffara Antunes ◽  
Luiz Octávio Oliani
Keyword(s):  
Image Analysis ◽  
Laser Scanner ◽  
Regression Trees ◽  
Classification And Regression Trees ◽  
Airborne Laser Scanner ◽  
Object Based Image Analysis ◽  
Airborne Laser ◽  
Object Based ◽  
Classification And Regression ◽  
Evolution Approach

Este estudo teve por objetivo verificar a possibilidade de reconhecimento de feições erosivas do tipo voçoroca utilizando análise orientada a objeto (OBIA - Object-Based Image Analysis). A área de estudo está localizada no município de Uberlândia, em Minas Gerais. Em função do objetivo, definiu-se uma rede semântica hierárquica multinível para representação do conhecimento especialista. Foram usados dados espectrais oriundos de imagem IKONOS e dados de intensidade e altimétricos provenientes de perfilamento com ALS (Airborne Laser Scanner). Os objetos foram gerados por meio de segmentação multirresolução (FNEA-Fractal Net Evolution Approach) aplicada aos dados espectrais e altimétricos. O reconhecimento das feições foi realizado por classificação hierárquica e por árvores de decisão (algoritmo CART-Classification And Regression Trees). A metodologia permitiu a identificação da relevância dos dados de entrada, parâmetros de segmentação e atributos a serem usados para classificação das voçorocas. Os resultados obtidos com a classificação hierárquica e com CART foram bastante similares, os quais evidenciaram a possibilidade do uso do método semiautomatizado a partir dos parâmetros previamente identificados e analisados.

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