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La classificazione di immagini telerilevate mediante reti neurali fuzzy Artmap: tecniche di apprendimento incrementale

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Anteprima della tesi: La classificazione di immagini telerilevate mediante reti neurali fuzzy Artmap: tecniche di apprendimento incrementale, Pagina 6
  
2 La classificazione nel telerilevamento 
[i][n]
  
L'obbiettivo del telerilevamento (remote sensing) è quello di ricavare informazioni sulla copertura della
superfice  terrestre  mediante  l'analisi  di  immagini  acquisite  da  sensori  montati  a  bordo  di  aerei  o  di
satelliti.  In  particolare,  è  possibile  produrre  mappe  in  grado  di  evidenziare  la  copertura  del  territorio
utilizzando metodi automatici di classificazione di immagini telerilevate. 
Useremo  il  termine  anglosassone  pattern  recognition  per  fare  riferimento  all'insieme  di  tecniche  ed
algoritmi atti a fornire classificazione e riconoscimento di patterns (ovvero i campioni od istanze oggetto
della classificazione). 
  
2.1 Immagini telerilevate multispettrali 
[i][c][n]
I sensori di telerilevamento misurano l'energia elettromagnetica emessa o riflessa dall'oggetto indagato.
Se il sensore è in grado di produrre una rappresentazione dell'oggetto su di un supporto bidimensionale,
a  tale  rappresentazione  si  da  il  nome  di  immagine  telerilevata .  Esistono  due  principali  approcci  al
telerilevamento che dipendono dal modo in cui viene analizzata l'immagine telerilevata al fine di estrarne
le  informazioni  desiderate.  Il  primo  approccio,  detto  qualitativo,  richiede  l'intervento  di  un  operatore
umano che generalmente si limita ad analizzare l'aspetto pittorico del contenuto dei dati, ovvero cerca di
estrarre l'informazione desiderata  per mezzo di una foto-ispezione delle immagini disponibili. Il secondo
approccio  prevede di  estrarre  misure quantitative  dei  dati  attraverso  l'esame  di  ogni  pixel  attuato con
l'ausilio del calcolatore. 
Nel telerilevamento della superfice terrestre si possono considerare come sorgenti principali di energia la
terra  ed  il  sole.  Avendo  una  temperatura  superficiale  estremamente  diversa,  a  seconda  che  si  voglia
rilevare l'energia emessa dalla superfice terrestre o quella emessa dal sole e riflessa dalla terra, si devono
usare  sensori  diversi.  Si  opera  quindi  nell'infrarosso  termico  (energia  emessa  dalla  terra)  o  nel
visibile/infrarosso  vicino  (energia  riflessa).  In  questi  casi  si  parla  di  telerilevamento  passivo ,  dato  che
l'energia elettromagnetica è fornita da una sorgente esterna al sistema di telerilevamento. Nei sistemi di
telerilevamento attivi il sensore che effettua il telerilevamento illumina la superfice terrestre da osservare
con un fascio di microonde e misura la quantità di energia riflessa dalla superfice terrestre. 
La firma spettrale 
L'energia riflessa od emessa dalla terra (e quindi ciò che l'immagine telerilevata rappresenta), dipende da
molteplici  fattori.  In  primo  luogo  dipende  dal  coefficente  di  riflessione  ρ ( λ ),  che  è  funzione  della
lunghezza  d'onda  λ .  Per  una  lunghezza  d'onda  fissata  λ ,  il  coefficente  di  riflessione  associato  ρ (λ )
dipende a sua volta dalle caratteristiche della superfice. Ad esempio nel caso di lunghezze d'onda nella
porzione di spettro del visibile, ρ(λ) dipende dalla pigmentazione, dall'umidità e dal tipo di vegetazione,
dalla  composizione  minerale  del  suolo  e  nel  caso  delle  microonde  sono  di  fondamentale  importanza
rugosità, pendenza e proprietà dielettriche del terreno. Inoltre giocano un ruolo importante le condizioni
atmosferiche e quelle di illuminazione. Infatti l'energia riflessa od emessa dalla superfice terrestre, prima
di  arrivare  al  sensore,  deve  attraversare  l'atmosfera,  la  cui  trasparenza  alle  onde  elettromagnetiche
dipende dalle condizioni metereologiche. 
Per ogni superfice terrestre è possibile costruire un grafico che ci informa sulle capacità di riflessione in
funzione della lunghezza d'onda della radiazione incidente. Tale grafico, caratteristico di ogni superfice,
viene definito firma (o risposta) spettrale della superfice (ne è visualizzato un esempio nella figura 2.1).
Si può quindi pensare di sviluppare algoritmi che consentano di distinguere superfici diverse sulla base
della loro firma spettrale. 

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Informazioni tesi

  Autore: Giorgio Robino
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1998-99
  Università: Università degli studi di Genova
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Elettronica
  Relatore: Carlo Regazzoni
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 174

FAQ

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Parole chiave

apprendimento incrementale on-line
artificial intelligence
fuzzy artmap
incremental learning
pattern recognition
remote sensing
telerilevamento
reti neurali
teoria della risonanza adattiva
riconoscimento di immagini
immagini telerilevate

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