Resumen de Evolução das técnicas de classificação de imagens do sensoriamento remoto utilizadas na produção científica brasileira

Wendell Santana Fagundes, Mauro José Alixandrini Júnior

• português

  Atualmente, a interpretação de imagens é baseada na classificação automática. Esta se subdivide em diversos métodos, cada um baseado em um tipo de algoritmo. Deste modo, convém identificar as técnicas de classificação mais utilizadas na produção científica brasileira, bem como seus respectivos resultados e sua evolução, ao longo dos anos, a fim de orientar futuros trabalhos que pretendem utilizar estes métodos, bem como identificar tendências de suas aplicações. Este trabalho apresenta uma análise bibliométrica da produção de teses e dissertações brasileiras acerca dos classificadores automáticos de imagens, quantificando e analisando os métodos de classificação mais mencionados. A pesquisa foi efetuada na base BDTD (Biblioteca Digital Brasileira de Teses e Dissertações), para obter as principais características dos métodos empregados. Os resultados apontaram que os classificadores automáticos mais mencionados em números absolutos em ordem decrescente são: Máxima Verossimilhança, Redes Neurais, Support Vector Machine (SVM), Árvores de decisão, Random Forest, Mínima Distância Euclidiana, Mapeador de Ângulo Espectral (SAM), K-NearestNeighbours (KNN) e ISODATA. Concluiu-se que os algoritmos que se atrelam ao conceito de Machine Learning estão em ascensão em números de publicações mais recentes, e que os classificadores Árvores de Decisão e Redes Neurais apresentam os valores mais elevados de acurácia nos trabalhos analisados.

• English

  Currently, the images interpretation is based on automatic classification. This is subdivided into several methods, each one based on a type of algorithm. Thus, it is important to identify the classification techniques most used in Brazilian scientific production, as well as their respective results and their evolution over the years. In order to guide future works that intend to use these methods as well as identify trends in their applications. This work presents a bibliometric analysis of the production of Brazilian theses and dissertations about automatic image classifiers as well quantifying as analyzing the most mentioned classification methods. The research was carried out in the BDTD (Brazilian Digital Library of Theses and Dissertations) database, to obtain the main characteristics of the methods employed. The results showed that the most mentioned automatic classifiers, in absolute numbers in descending order are: Maximum Likelihood, Neural Networks, Support Vector Machine (SVM), Decision Trees, Random Forest, Minimum Euclidean Distance, Spectral Angle Mapper (SAM), K-Nearest Neighbors (KNN) and ISODATA. It was concluded that the algorithms are linked to the Machine Learning concept are on the rise in numbers of more recent publications, and that the Decision Trees and Neural Networks classifiers present the highest accuracy values in the analyzed works