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Título: Desenvolvimento de um método para integrar um segmentador de grandes imagens no banco de dados PostgreSQL
Autor(es): Guarda, Simone Dutra Martins
Orientador(es): Sano, Edson Eyji
Coorientador(es): Bias, Edilson de Souza
Assunto: Processamento de imagens - técnicas digitais
Classificação orientada a objetos
Análise de imagens
Sistemas de informação geográfica - Brasil
Armazenamento de dados
Dados geográficos
Data de publicação: 10-Jul-2019
Referência: GUARDA, Simone Dutra Martins. Desenvolvimento de um método para integrar um segmentador de grandes imagens no banco de dados PostgreSQL. 2018. xix, 128 f., il. Tese (Doutorado em Geociências Aplicadas)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Resumo: A abordagem de classificação orientada a objetos representa um novo paradigma no processamento de imagens de altas resoluções espaciais, espectrais e temporais, e a abordagem mais comum usada para construir objetos é a segmentação de imagens. Atualmente, o processamento de imagens está avançando na área de análise de imagens baseada em objetos (OBIA ou GEOBIA) que apresenta métodos capazes de explorar, além de atributos espectrais, outros elementos interpretativos como textura, forma ou contexto. Os usuários de recursos computacionais disponíveis exigem que as aplicações possam processar de forma eficaz estas imagens. As soluções buscam melhor desempenho de processamento computacional em aplicações com soluções sequenciais e distribuídas, mas poucas abordam o uso de sistemas gerenciadores de banco de dados. Esta tese propõe-se a explorar a abordagem de especificações de aplicações para integrar o SGBD PostgreSQL/PostGIS e o classificador OBIA do programa InterIMAGE Desktop para processamento de grandes imagens orbitais. O método apresentado é expansível no uso da biblioteca TerraLib 5, com implementação em C++. Os experimentos realizados com as representações matriciais (raster) indicaram a viabilidade das aplicações, e podem consolidar-se sob a forma de processos de armazenamento e processamento da segmentação no SGBD.
Abstract: The object-oriented classification approach represents a new paradigm in image processing of high spatial, spectral and temporal resolutions, and the most common approach used to construct objects is image segmentation. Currently, image processing is advancing in the area of object-based image analysis (OBIA or GEOBIA) that presents methods capable of exploring, in addition to spectral attributes, other interpretive elements such as texture, form or context. Users of available computing resources require applications to be able to efficiently process these images. The solutions seek better computational processing performance in applications with sequential and distributed solutions, but few address the use of database management systems. This thesis proposes to explore the application specifications approach to integrate the PostgreSQL/PostGIS DBMS and the InterIMAGE Desktop program's OBIA classifier for processing large orbital images. The presented method is expandable in the use of TerraLib 5 library, with implementation in C ++. The experiments performed with the raster representations indicated the feasibility of the applications, and can be consolidated in the form of storage and processing processes of the segmentation in the DBMS.
Informações adicionais: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2018.
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