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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 9
 figura 2.3. generazione di training set e test set
I dati necessari ad un sistema di classificazione supervisionata che debba essere utilizzato in contesti di
telerilevamento sono riassunti graficamente in figura 2.3 e qui commentati: 
(a)  IMG(tk)  è  l'immagine multispettrale  prodotta  al  tempo tk ,  che corrisponde all'insieme
composto delle risposte di sensori su un certo numero di bande spettrali (fig. 2.3 (a)). 
(b) LAND(tk) rappresenta la verità a terra, ovvero l'insieme delle informazioni di copertura
del terreno (land-cover classes), che per ogni pixel di IMG(tk)  fornisce la corrispondente
classe  informativa  .  In  figura  2.3  (b)  è  evidenziato  graficamente  LAND (t k )  come  una
mappatura  incompleta.  Infatti  le  informazioni  delle  classi  informative  finali  sono
difficilmente  disponibili  per  tutta  l'area  dell'immagine  IMG (t k )  associata.  Nella  maggior
parte  dei  casi  pratici  sono  a  disposizione  solo  alcuni  sottoinsiemi  sparsi  delle  classi  di
copertura del terreno. 
(c) DATASET(tk) è il data set completo, ovvero l'insieme costituito dall'associazione di un
pixel  con  la  corrispondente  classe  informativa,  per  tutti  i  punti  per  cui  si  hanno  a
disposizione i dati a terra (generalmente per un sottinsieme limitato dell'intera immagine), al
tempo tk:
  
DATASET(tk) = { IMG (tk) , LAND(tk) } (2.1)
(d) Il data-set è successivamente partizionato in due insiemi distinti: il training set,
denominato TRAINING(tk), necessario nella fase di apprendimento del classificatore ed
infine il test set, denominato TEST(tk), utilizzato nella fase operativa per valutare le
prestazioni del sistema al fine di ottenere benefici applicativi per l'utente finale (figura 2.3

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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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