Cartografia de ocupação do solo com imagens MERIS: uma abordagem exploratória com classificação não assistida

Dissertação apresentada como requisito parcial para a obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Classificação automática do sono: Contribuição utilizando distância de Itakura-Saito e Wavelets

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Classificação automática de textos baseada em ontologias

Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática

Classificação de Churn no seguro automóvel.

Relatório de projecto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de mestre em Estatística e Gestão de Informação.

Classificação de Documentos

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade No Lisboa para obtenção de grau de Mestre em Engenharia de Informática

Utilização das imagens LISS III para a classificação do uso do solo aplicado ao cadastro geométrico da propriedade rústica

Relatório de Estágio de Mestrado em Gestão do Território - Especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

Quinta do Paço do Monsul - Uma proposta de classificação

Trabalho de Projecto Mestrado em Património, área de especialização em Património Histórico

SleepLab V.2.0: plataforma integrada de teste de algoritmos para classificação não supervisionada do sono

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Aceleração da classificação de documentos com recurso a GPU

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Text Mining: análise de sentimentos na classificação de notícias

Trabalho de Projeto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Análise comparativa de sistemas de classificação de doentes de reabilitação

RESUMO - Caracterização do problema: A inadequação e ineficácia do sistema de financiamento ―por diária‖ dos cuidados de reabilitação resultaram na necessidade de criação de sistemas de classificação de doentes de reabilitação em regime de internamento, em muitos países. Também em Portugal é necessário implementar um sistema de financiamento, baseado num sistema de classificação de doentes, ajustado pela complexidade e necessidade de cuidados destes doentes. Objectivos: Caracterização dos cuidados de reabilitação em Portugal, e do actual sistema de financiamento destes doentes; realização de uma revisão de literatura dos sistemas de classificação de doentes de reabilitação já existentes, de modo a compreender quais as variáveis de agrupamento utilizadas e qual a capacidade de previsão dos custos destes mesmos sistemas; perceber a importância da implementação de um dos sistemas de classificação em Portugal, e quais as suas vantagens. Metodologia: Da revisão de literatura efectuada, foram encontrados quatro sistemas de classificação de doentes implementados e/ou em vias de serem implementados como base para um sistema de financiamento, nos EUA, Austrália e Canadá. Foi efectuada uma extensa caracterização e análise crítica dos mesmos. Conclusões: Podemos concluir, que dos poucos sistemas de classificação de doentes de reabilitação existentes, optou-se pelo estudo de uma possível adopção do sistema norte-americano para a realidade portuguesa, por ser o único sistema de classificação já utilizado para fins de financiamento para todos os doentes de reabilitação desde 2002, o que inclui mais variáveis de decisão na classificação dos doentes, e o que permite a maior previsão dos custos dos doentes em termos percentuais.

Análise comparada da segmentação e classificação orientada por objectos de uma imagem de alta resolução WORLDVIEW-2

Dissertação de Mestrado em Gestão do Território, Especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

Classificação de tumores de cancro na mama através de radar de banda ultra-larga de microondas

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Classificação da intensidade energética no litoral de Espinho

Dissertação para obtenção do Grau Mestre em Engenharia Civil – Perfil de Construção

Análise comparada da classificação “pixel a pixel” e orientada por objecto de uma imagem WorldView 2 de Maputo, Moçambique

O desenvolvimento das tecnologias associadas à Detecção Remota e aos Sistemas de Informação Geográfica encontram-se cada vez mais na ordem do dia. E, graças a este desenvolvimento de métodos para acelerar a produção de informação geográfica, assiste-se a um crescente aumento da resolução geométrica, espectral e radiométrica das imagens, e simultaneamente, ao aparecimento de novas aplicações com o intuito de facilitar o processamento e a análise de imagens através da melhoria de algoritmos para extracção de informação. Resultado disso são as imagens de alta resolução, provenientes do satélite WorldView 2 e o mais recente software Envi 5.0, utilizados neste estudo. O presente trabalho tem como principal objectivo desenvolver um projecto de cartografia de uso do solo para a cidade de Maputo, com recurso ao tratamento e à exploração de uma imagem de alta resolução, comparando as potencialidades e limitações dos resultados extraídos através da classificação “pixel a pixel”, através do algoritmo Máxima Verossimilhança, face às potencialidades e eventuais limitações da classificação orientada por objecto, através dos algoritmos K Nearest Neighbor (KNN) e Support Vector Machine (SVM), na extracção do mesmo número e tipo de classes de ocupação/uso do solo. Na classificação “pixel a pixel”, com a aplicação do algoritmo classificação Máxima Verosimilhança, foram ensaiados dois tipos de amostra: uma primeira constituída por 20 classes de ocupação/uso do solo, e uma segunda por 18 classes. Após a fase de experimentação, os resultados obtidos com a primeira amostra ficaram aquém das espectativas, pois observavam-se muitos erros de classificação. A segunda amostra formulada com base nestes erros de classificação e com o objectivo de os minimizar, permitiu obter um resultado próximo das espectativas idealizadas inicialmente, onde as classes de interesse coincidem com a realidade geográfica da cidade de Maputo. Na classificação orientada por objecto foram 4 as etapas metodológicas utilizadas: a atribuição do valor 5 para a segmentação e 90 para a fusão de segmentos; a selecção de 15 exemplos sobre os segmentos gerados para cada classe de interesse; bandas diferentemente distribuídas para o cálculo dos atributos espectrais e de textura; os atributos de forma Elongation e Form Factor e a aplicação dos algoritmos KNN e SVM. Confrontando as imagens resultantes das duas abordagens aplicadas, verificou-se que a qualidade do mapa produzido pela classificação “pixel a pixel” apresenta um nível de detalhe superior aos mapas resultantes da classificação orientada por objecto. Esta diferença de nível de detalhe é justificada pela unidade mínima do processamento de cada classificador: enquanto que na primeira abordagem a unidade mínima é o pixel, traduzinho uma maior detalhe, a segunda abordagem utiliza um conjunto de pixels, objecto, como unidade mínima despoletando situações de generalização. De um modo geral, a extracção da forma dos elementos e a distribuição das classes de interesse correspondem à realidade geográfica em si e, os resultados são bons face ao que é frequente em processamento semiautomático.