Explorando as Propriedades do Mapa Auto-organizável de Kohonen na Classificação de Imagens de Satélite - Gonçalves, Márcio L.; Netto, Márcio L. de Andrade; Costa, José Alfredo F. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2007)
Este trabalho apresenta uma metodologia que explora as propriedades do mapa auto-organizável (SOM) para realizar a classificação de padrões de cobertura terrestre em imagens de satélite. O método proposto efetua uma análise de agrupamentos dos dados da imagem empregando uma abordagem em três estágios. Primeiramente, os padrões originais da imagem são agrupados usando o SOM, em seguida o SOM é filtrado, e então segmentado através de um método de agrupamento hierárquico que utiliza as relações de vizinhança dos neurônios e incorpora informações espaciais em seu critério de fusão. Os resultados experimentais mostram um exemplo de aplicação da metodologia proposta sobre uma imagem IKONOS.