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207 As opera»c~oes aplicadas na imagem aparecem em seqÄuência na lista de opera»c~oes. Dependendo do tipo de opera»c~ao, ha a convers~ao a priori dos dados para o formato numerico adequado, especi¯cado dentro dos parênteses na linha da opera»c~ao que foi aplicada. D.3.11 - \Operations - Read Special" formatos n~ao previstos no ENVI. Op»c~ao para realizar a leitura de imagem em ¯ta ou CDROM, em Figure 71: - Interface para efetuar a parti»c~ao e modelagem da imagem a ser classi¯- cada.
D.4 - \Classi¯cation" 208 D.4.1 - \Classi¯cation - Partition and Modelling" respectivos modelos estat³sticos. Op»c~ao para determinar a parti»c~ao da imagem em classes e os Uma GUI correspondente a da Figura 71 e ativada, com uma lista para classes ativas e as seguintes op»c~oes: ² \Info Type": e um \pull-down menu" para selecionar ou alterar o tipo de dado e processamento que sera aplicado. Conforme citado na introdu»c~ao deste trabalho,apenasa implementa»c~aoreferente aosdadosmonoespectrais em amplitude est~ao operacionais para a classi¯ca»c~ao. Possui as op»c~oes: ± \Monospectral" ¦ \Complex" ¦ \Amplitude" ¦ \Intensity" ± \Multispectral" ¦ \Univariate" ? \Amplitudes Ratio" ? \Intensities Ratio" ? \Phase Di®erence" ¦ \Multivariate" ? \N Amplitudes"
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MINISTÉRIO DA CIÊNCIA E TECNOLOGI
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vi RESUMO Este trabalho tem como ob
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SUMÁRIO LISTA DE FIGURAS .........
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5.2 - A Implementação Maxver ....
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APÊNDICE B - ESTIMAÇÃO DE β PAR
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22 - Classificação ICM com o uso
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51 - Matriz de confusão da classif
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86 - Visualização de uma classifi
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31 - Distribuições para o caso mo
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2 a resolu»c~ao espacial azimutal.
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4 No Cap³tulo 4 e apresentada a mo
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2.2 - De¯ni»c~oes 6 No decorrer d
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2.2.5 - A Fun»c~ao de Distribui»c
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E(X r ) = 12 Z R xr f(x)dx 1) Coe¯
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17 CAPITULO 3 PRINCIPAIS DISTRIBUIC
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3.4 - Distribui»c~ao Log-Normal 19
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21 3.7 - Distribui»c~ao Exponencia
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23 2) O seu momento de ordemr 2 R e
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25 bn m = cm 2 1 cm 2 ¡ cm 2 1 b¸
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3.15 - Distribui»c~ao Beta 27 Diz-
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31 3) Variância (Frery, 1993; Yana
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4®nx fX(x;®;¯;n) = ¯¡(®)¡(n)
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37 1) Convem observar que, quando°
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CAPITULO 4 MODELAGEM DOS DADOS SAR
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41 Assim os casos paran visadas pod
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43 TABELA 2 - RETORNO EM AMPLITUDE
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4.1.1, p. 40), isto e,X I » C(¯):
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Maxver. CAPITULO 5 A CLASSIFICAC»
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5.2.2 - Associa»c~ao da Distribui
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51 Paraocaso dasimagensmonoespectra
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CAPITULO 6 CLASSIFICADORES CONTEXTU
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57 O seguinte resultado, cuja valid
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63 ² k 4 denota o contador das con
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k0422 Ä Ä N ¥ | N ¥ N N k032111
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69 Para detalhes de implementa»c~a
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71 Figure 2: - Janela exemplo para
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w Ã y ¯ Ã Estima Beta ( y) y Ã
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CAPITULO 7 O TESTE DA CLASSIFICAC»
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7.2 - Os Testes de Hipoteses para C
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141 CAPITULO 9 CONCLUS ~ OES E SUGE
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143 ² Pode-se a¯rmar que a aplica
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Page 250: 233 2.7 Teste de Igualdade dos Coe
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