Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.

Análise estratigráfica do Campo de Namorado (Bacia de Campos) com base na interpretação sísmica tridimensional

O presente trabalho analisa os reservatórios turbidíticos do Campo de Namorado, Bacia de Campos – RJ, com a apresentação de um novo modelo evolutivo para o intervalo entre o Albiano superior e Cenomaniano, na área do referido campo. As ferramentas utilizadas neste estudo consistiram da interpretação sísmica em ambiente tridimensional com o software VoxelGeo®, e da análise faciológica junto à perfilagem de poços do referido campo. A análise desenvolvida permitiu a individualização e a posterior visualização tridimensional de um paleocanal meandrante na base do intervalo estudado, feição esta até então não relatada em interpretações anteriores neste reservatório. Como resultado das análises sísmicas e faciológicas, foi possível elaborar um modelo deposicional, onde foram definidos quatro sistemas turbidíticos distintos, inclusos em duas seqüências de 3ª Ordem. Esses sistemas turbidíticos estariam, portanto, associados às seqüências de 4ª Ordem, que são interpretadas como parasseqüências, inseridas nos dois ciclos de 3ª Ordem. As seqüências de 3ª Ordem, que englobam os reservatórios do Campo de Namorado, representariam intervalos de alta freqüência no registro estratigráfico, dentro do contexto de afogamento (2ª Ordem) da Bacia de Campos. Pelas características da calha deposicional observada para o Campo de Namorado, é possível concluir que o sistema, como um todo, foi depositado em um complexo de canais, junto a sistemas de frentes deltaicas. Esses canais, provavelmente, foram esculpidos por fluxos hiperpicnais, formados a partir de inundações catastróficas. As informações provenientes deste estudo, proporcionaram uma melhor compreensão da gênese dos depósitos turbidíticos, acumuladores de hidrocarbonetos, no intervalo estudado, e cuja ocorrência está relacionada com etapas de rebaixamento relativo do nível do mar.