REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA ESTIMATIVA DE PROFUNDIDADE MEDIANTE LEVANTAMENTO BATIMÉTRICO E IMAGEM DE ALTA RESOLUÇÃO – IKONOS II
Palavras-chave:
Redes neurais artificiais, Levantamento batimétrico, Imagem de alta resoluçãoResumo
O presente trabalho propõe uma metodologia para estimar profundidades batimétricas a partir de imagens IKONOS II baseada no uso de redes neurais artificiais (RNA). Como variáveis de entrada foram adotados os valores do contador digital de duas bandas espectrais do sistema IKONOS II e a posição do pixel, dada pelas coordenadas (N, E). O modelo proposto consiste em uma RNA de duas camadas escondidas, do tipo feed forward. O estudo comprova que esta metodologia gera resultados que atendem as especificações técnicas da Diretoria de Hidrografia e Navegação (DHN), responsável pelas publicações náuticas no Brasil, para levantamentos batimétricos de Ordem 1, sendo o erro máximo permitido, para esta Ordem , entre 0,25m a 0,50m. No entanto, verificou-se que esta metodologia atende uma faixa restrita de profundidade, entre 0,80m a 3,00m, na qual a resposta espectral da coluna de água prevalece sobre o reflexo do fundo e não é fortemente afetada pela absorção
