Otimização da Classificação de Alvos de Sensoriamento Remoto Utilizando Algoritmos Genéticos

CENTRO DE EDUCAÇÃO SUPERIOR DE BRASÍLIA

INSTITUTO DE EDUCAÇÃO SUPERIOR DE BRASÍLIA

Otimização da Classificação de Alvos de Sensoriamento Remoto Utilizando Algoritmos Genéticos

Daiana Nascimento Teixeira de Oliveira

Vera Lúcia Neves de Macedo

Brasília-DF

Maio - 2007

INSTITUTO DE EDUCAÇÃO SUPERIOR DE BRASÍLIA - IESB

DAIANA NASCIMENTO TEIXEIRA DE OLIVEIRA

VERA LÚCIA NEVES DE MACEDO

OTIMIZAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DE ALVOS DE SENSORIAMENTO REMOTO UTILIZANDO ALGORITMOS GENÉTICOS

BRASÍLIA

2007

DAIANA NASCIMENTO TEIXEIRA DE OLIVEIRA

VERA LÚCIA NEVES DE MACEDO

OTIMIZAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DE ALVOS DE SENSORIAMENTO REMOTO UTILIZANDO ALGORITMOS GENÉTICOS

Trabalho de Graduação submetido ao Instituto de Educação Superior de Brasília. Trabalho Graduação II do curso de Engenharia da Computação — Bacharelado

Msc. Adriana de Carvalho Drummond Vivan

BRASÍLIA

2007

Agradecimentos

Primeiramente agradeço a Deus, que sempre me deu força e fez com que tudo isso se tornasse possível.

Aos meus pais, Ivan e Ivone que sempre estiveram do meu lado me dando força e incentivo em todo o desenvolvimento do projeto.

Aos meus irmãos, Daiany e Geovane que compartilharam comigo todos os momentos bons e difíceis.

A meu noivo Rivieliton, que sempre acreditou em mim e me deu força e incentivo durante todos os momentos.

A minha grande amiga, Dona Aide que esteve sempre me apoiando e que eu considero como minha segunda mãe.

A minha orientadora, Professora Adriana de Carvalho Drummond, pelo apoio, incentivo e dedicação, sempre mostrando as melhores soluções em todos os momentos.

A todos os colegas que compartilharam comigo os anos de estudo e expectativas no cotidiano da vida academica, sabendo cultivar uma amizade que o tempo amadureceu. E que, mesmo agora, quando cada um de nós parte em busca do seu caminho, não se apaguem ou esmaeçam os brilhos do companheirismo e do respeito mútuo.

Especialmente, a toda a minha família que sempre esteve ao meu lado me apoiando e acredintando na conclusão deste trabalho. (Daiana Nascimento Texeira de Oliveira)

Agradeço primeiramente a Deus que tornou tudo isso possível. Aos meus pais por terem acreditado no meu potencial, por terem investido em mim e me apoiado sempre. Ao meu namorado por ter me acompanhado durante praticamente todo o curso, me encorajando e me dando força em todos os momentos e finalmente aos mestres e amigos de curso que tornaram estes cinco anos inesquecíveis. (Vera Lúcia Neves de Macedo)

Resumo

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um projeto para a classificação de alvos de sensoriamento remoto utilizando técnicas de inteligência artificial. Trata-se da extensão de um projeto denominado Satnet, que é um Sistema Inteligente capaz de identificar o espectro dos sinais de satélites, processá-los e retornar ao usuário do sistema o que o sinal significa: que tipo de área geográfica foi monitorado pelo satélite (água, solo exposto ou vegetação).

Foram feitos estudos e análises da implementação das Redes Neurais Artificiais (RNA), Lógica Fuzzy e Algoritmos Genéticos. Essas implementações foram feitas com o auxílio das toolboxes existentes no software Matlab. As entradas de dados destes Sistemas Inteligentes foram do tipo numérico, representando a reflectância dos alvos naturais advindas de um sensor numérico de satélite.

No treinamento das RNAs foram desenvolvidas três redes neurais artificiais para encontrar o melhor desempenho de treinamento e testes entre as mesmas, dentre as quais a última a ser treinada, denominada de sensor3, foi a que apresentou o melhor resultado de classificação, com mínima margem de erro mostrando uma performance de treinamento cujo erro médio quadrático foi menor que 0.005. Para a Lógica Fuzzy e os Algoritmos Genéticos foram seguidos os mesmos padrões utilizados na RNA procurando otimizar os resultados obtidos pela rede.

Palavras chaves: Inteligência Artificial, Redes Neurais Artificiais, Lógica Fuzzy, Algoritmos Genéticos, Sensoriamento Remoto.

Abstract

( Corrigir abstract)

This work presents the development of a project for the classification of objectives of remote sensing using techniques of artificial intelligence. It is about the extension of a project called Satnet, that is an Intelligent System capable to identify the specter of the signals of satellites, to process them and to return to the user of the system what the signal means: that type of geographic area was monitored by the satellite (water, ground displayed or vegetation).

Studies and Genetic analyses of the implementation of Redes Neurais Artificiais (RNA), Logic Fuzzy and Algoritmos had been made. These implementations had been made with the aid of toolboxes existing in Matlab software. The data entries of these Intelligent Systems had been of the numerical type, representing the reflectance of the happened natural targets of a numerical sensor of satellite.