Sistema inteligente para detecção de manchas de óleo na superfície marinha através de imagens de SAR

Oil spill on the sea, accidental or not, generates enormous negative consequences for the affected area. The damages are ambient and economic, mainly with the proximity of these spots of preservation areas and/or coastal zones. The development of automatic techniques for identification of oil spots on the sea surface, captured through Radar images, assist in a complete monitoring of the oceans and seas. However spots of different origins can be visualized in this type of imaging, which is a very difficult task. The system proposed in this work, based on techniques of digital image processing and artificial neural network, has the objective to identify the analyzed spot and to discern between oil and other generating phenomena of spot. Tests in functional blocks that compose the proposed system allow the implementation of different algorithms, as well as its detailed and prompt analysis. The algorithms of digital image processing (speckle filtering and gradient), as well as classifier algorithms (Multilayer Perceptron, Radial Basis Function, Support Vector Machine and Committe Machine) are presented and commented.The final performance of the system, with different kind of classifiers, is presented by ROC curve. The true positive rates are considered agreed with the literature about oil slick detection through SAR images presents

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Derramamentos de óleo sobre o mar, mesmo que acidentais, geram enormes conseqüências negativas para a área afetada. Os prejuízos são ambientais e econômicos, principalmente com a proximidade dessas manchas de áreas de preservação e/ou zonas costeiras. O desenvolvimento de técnicas automáticas para a identificação de manchas de óleo sobre a superfície marinha, capturadas através de imagens de Radar, auxiliam num completo monitoramento dos oceanos e mares. Contudo, manchas de diferentes origens podem ser visualizadas nesse tipo de produção de imagem, tornando o monitoramento difícil. O sistema proposto neste trabalho, baseado em técnicas de processamento digital de imagens e redes neurais artificiais, tem o objetivo de identificar a mancha analisada e discernir entre óleo e os demais fenômenos geradores de mancha. Testes nos blocos funcionais que compõem o sistema proposto permitem a implementação de diferentes algoritmos, assim como sua análise detalhada e pontual. Os algoritmos que tratam do processamento digital de imagem (filtragem do ruído speckle e gradiente), assim como o de classificação (Perceptron de Múltiplas Camadas, rede de função de Base Radial, Máquina de Vetor de Suporte e Máquina de comitê) são apresentados e comentados.O desempenho final do sistema, com diferentes tipos de classificadores, é apresentado através da curva ROC. As taxas de acertos são consideradas condizentes com o que a literatura de detecção de manchas de óleo na superfície oceânica através de imagens de SAR apresenta