Proposta de um algoritmo para busca de endmembers a partir da estatística dos dados espectrais da amostra

Abstract

O objetivo deste trabalho foi propor um algoritmo alternativo para identificação de endmembers. O algoritmo proposto, implementado em IDL e denominado Spectral Statistics Sampler (SSS), determina, a partir de uma região de interesse, os valores de referência a serem buscados na imagem. Os valores espectrais dos pixels que compõem a imagem são, então, comparados com os valores de referência. Como resultado, o algoritmo gera uma imagem rule, com valores digitais de oito bits, sendo os valores mais significativos atribuídos aos pixels que mais se aproximam da referência. Na metodologia de testes do algoritmo, foi utilizado um conjunto de pixels puros, como endmember, para a busca do padrão em uma imagem hiperespectral do sensor AVIRIS. Os resultados do algoritmo proposto, SSS, foram comparados com os resultados dos algoritmos Spectral Angle Mapper (SAM) e Spectral Feature Fitting (SFF), por meio de uma análise pixels concordantes e de precisão e erro (matriz de confusão). Na conclusão constatou-se que o algoritmo SSS obteve resultados altamente satisfatórios, com desempenho equivalente ao algoritmo SAM e superior ao algoritmo SFF.