Application of Dempster-Shafer evidence theory to unsupervised classification in multisource remote sensing

The aim of this paper is to show that Dempster-Shafer evidence theory may be successfully applied to unsupervised classification in multisource remote sensing. Dempster-Shafer formulation allows for consideration of unions of classes, and to represent both imprecision and uncertainty, through the definition of belief and plausibility functions. These two functions, derived from mass function, are generally chosen in a supervised way. In this paper, the authors describe an unsupervised method, based on the comparison of monosource classification results, to select the classes necessary for Dempster-Shafer evidence combination and to define their mass functions. Data fusion is then performed, discarding invalid clusters (e.g. corresponding to conflicting information) thank to an iterative process. Unsupervised multisource classification algorithm is applied to MAC-Europe'91 multisensor airborne campaign data collected over the Orgeval French site. Classification results using different combinations of sensors (TMS and AirSAR) or wavelengths (L- and C-bands) are compared. Performance of data fusion is evaluated in terms of identification of land cover types. The best results are obtained when all three data sets are used. Furthermore, some other combinations of data are tried, and their ability to discriminate between the different land cover types is quantified

Qualidade visual de cenourete e catetinho em função das operações de acabamento e centrifugação.

2007

Estimativas de parâmentros genéticos visando a seleção para resistência à queima-das-folhas em populações de cenoura do grupo Brasília.

2008

Dinâmica do agronegócio brasileiro da melancia: produção, consumo e comercialização.

2006

Estrategias de seleção para germinação de sementes de cenoura em altas temperaturas utilizando famílias de meio irmãos.

2007

Organização da propriedade no sistema de produção orgânica de hortaliças.

2008

Tamanho da matéria prima e tempo de processamento para produção de minicenouras cenourete e catetinho.

2007

Avaliação preliminar de populações de cenoura para reação à mistura populacional de Meloidogyne incognita raça 1 e Meloidogyne javanica.

2009

Estimativa da superfície específica de solos e do coeficiente de sorção de pesticidas.

São apresentados dois modelos de regressão linear múltipla. O primeiro foi obtido para estimar a superfície específica (SE) de solos brasileiros tendo como variáveis independentes os conteúdos volumétricos de argila, areia, silte e carbono orgânico. Tomou-se o cuidado para que o modelo proposto respeitasse restrições físicas de positividade dos valores da superfície específica, impondo-se restrições na determinação dos coeficientes dos atributos do modelo. Posteriormente, determinou-se uma relação linear múltipla para estimar o logaritmo decimal do coeficiente de sorção de pesticidas (LogKd) por meio da superfície específica do solo, do coeficiente de partição entre o octanol e a água, da solubilidade aquosa do pesticida e do pH do solo. Os modelos ajustados explicam 82% e 78% da variabilidade das variáveis dependentes SE e LogKd, respectivamente. Foram utilizados dados de 307 perfis de solos para a determinação da relação entre a superfície específica e os atributos do solo e 118 valores de coeficientes de sorção medidos experimentalmente para 20 pesticidas em 46 dados de solos representativos do ambiente agrícola brasileiro. Todos os dados deste estudo foram coletados em trabalhos científicos publicados. Os modelos apresentados podem facilitar o trabalho da previsão da superfície específica de solos (SE) e do coeficiente de sorção de pesticidas (Kd), contribuindo na estimativa da concentração ambiental de pesticidas por modelos matemáticos ou por índices que usem esses parâmetros em seus cálculos.

Relação de leitura do clorofilômetro com teores de nutrientes na folha de milho.

2009

Participação da Embrapa Solos em congressos: ano 2009.

2009

Levantamento pedológico de uma área-piloto relacionada ao Projeto BiosBrasil (Conservation and Sustainable Management of Below-Ground Biodiversity: Phase I), município de Benjamin Constant (AM): janela 6.

2005

Solos das áreas-piloto do Projeto BiosBrasil (Conservation and Sustainable Management of Below-Ground Biodiversity: Phase I), Município de Benjamin Constant, Estado do Amazonas.

2005

Levantamento pedológico de uma área-piloto relacionada ao Projeto BiosBrasil (Conservation and Sustainable Management of Below-Ground Biodiversity: Phase I), Município de Benjamin Constant (AM): Janela 6

2005