Rahel Hailu Kassaye
Adequação do método de campo aleatório de Markov para mapeamento de cobertura de solo de super-resolução
O mapeamento de super-resolução (SRM) funciona dividindo o pixel grosso em subpixels e atribuindo a proporção de classe estimada pela classificação de subpixel a cada subpixel correspondente, então a rotulagem de classe é otimizada com base no princípio da dependência espacial. Entre as técnicas de SRM existentes, o SRM baseado em campo aleatório de Markov (MRF) é uma das técnicas mais recentemente introduzidas. Este estudo tenta avaliar a adequação da técnica para mapeamento de cobertura de terra de super-resolução .