Uma proposta metodológica de integração de técnicas de análise espectral e de inteligência computacional, baseadas em conhecimento, para o reconhecimento de padrões em imagens multiespectrais

Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86.

Segmentação e classificação de imagens destinadas ao mapeamento digital do Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO)

Na perspectiva ambiental, o Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO) é o Parque Nacional mais pesquisado no Brasil e configura-se como uma importante Unidade de Conservação inserida no estado do Rio de Janeiro, devido à sua importância ambiental para o estado. Localizado em quatro municípios da região serrana: Teresópolis, Petrópolis, Magé e Guapimirim foi constatado que essa área tem passado por alguns problemas, relativamente recentes, de ocupação desordenada devido à expansão urbana em sua vizinhança caracterizada por pressão antrópica. Através do processamento de imagens digitais, mais especificamente as etapas de segmentação e classificação, foi possível ilustrar o processo de ocupação humana por meio de documentos cartográficos. Além de estes processos possibilitarem a geração de mapas de uso da Terra e cobertura vegetal, com o intuito de auxiliar e dar fomento à execução de atividades, o mapeamento digital configura-se numa importante ferramenta para a análise ambiental, contribuindo para o posterior zoneamento da área de estudo. Adotaram-se classes temáticas de uso e ocupação da Terra com o propósito de permitir a classificação das imagens digitais trabalhadas. São elas: afloramento rochoso, área urbana, agricultura e vegetação. Estudos foram feitos no sentido de indicar e explorar as funcionalidades das ferramentas SPRING e DEFINIENS e resultados foram comparados a partir do uso de imagens LANDSAT, CBERS, SPOT e IKONOS chegando-se a resultados de que no sistema SPRING, os melhores parâmetros a serem escolhidos foram similaridade 10 e área 400. Já para o sistema DEFINIENS, constatou-se que o processo de segmentação multinível permitiu o alcance de resultados mais rápidos, do ponto de vista computacional, do que o processo de segmentação único utilizado normalmente entre os sistemas de processamento de imagens digitais como o SPRING. Já sob a ótica do processo de classificação de imagens, a pesquisa constituiu em avaliar este mecanismo por meio de dois indicadores: o de exatidão/acurácia e o índice Kappa. Neste sentido, observaram-se tendências de melhores resultados no sistema SPRING.

Avaliação não supervisionada do processo de segmentação de imagens utilizadas em geociências

Com a necessidade de extrair as informações contidas nas imagens de satélite de forma rápida, eficiente e econômica, são utilizadas cada vez mais as técnicas computacionais de processamento de imagens como a de segmentação automática. Segmentar uma imagem consiste em dividí-la em regiões através de um critério de similaridade, onde os pixels que estão contidos nestas possuem características semelhantes, como por exemplo, nível de cinza, textura, ou seja, a que melhor represente os objetos presentes na imagem. Existem vários exemplos de algoritmos segmentadores, como o de crescimento de regiões onde os pixels crescem e são aglutinados formando regiões. Para determinar quais os melhores parâmetros utilizados nestes algoritmos segmentadores é necessário que se avalie os resultados a partir dos métodos mais utilizados, que são os supervisionados onde há necessidade de uma imagem de referência, considerada ideal fazendo com que se tenha um conhecimento a priori da região de estudo. Os não supervisionados, onde não há a necessidade de uma imagem de referência, fazendo com que o usuário economize tempo. Devido à dificuldade de se obter avaliadores para diferentes tipos de imagem, é proposta a metodologia que permite avaliar imagens que possuam áreas com vegetação, onde serão formadas grandes regiões (Crianass) e o que avaliará as imagens com áreas urbanas onde será necessário mais detalhamento (Cranassir).

Interpretação de imagens multitemporais de sensoriamento remoto.

Estudos multitemporais de dados de sensoriamento remoto dedicam-se ao mapeamento temático de uso da terra em diferentes instâncias de tempo com o objetivo de identificar as mudanças ocorridas em uma região em determinado período. Em sua maioria, os trabalhos de classificação automática supervisionada de imagens de sensoriamento remoto não utilizam um modelo de transformação temporal no processo de classificação. Pesquisas realizadas na última década abriram um importante precedente ao comprovarem que a utilização de um modelo de conhecimento sobre a dinâmica da região (modelo de transformação temporal), baseado em Cadeias de Markov Fuzzy (CMF), possibilita resultados superiores aos produzidos pelos classificadores supervisionados monotemporais. Desta forma, o presente trabalho enfoca um dos aspectos desta abordagem pouco investigados: a combinação de CMF de intervalos de tempo curtos para classificar imagens de períodos longos. A área de estudo utilizada nos experimentos é um remanescente florestal situado no município de Londrina-PR e que abrange todo o limite do Parque Estadual Mata dos Godoy. Como dados de entrada, são utilizadas cinco imagens do satélite Landsat 5 TM com intervalo temporal de cinco anos. De uma forma geral, verificou-se, a partir dos resultados experimentais, que o uso das Cadeias de Markov Fuzzy contribuiu significativamente para a melhoria do desempenho do processo de classificação automática em imagens orbitais multitemporais, quando comparado com uma classificação monotemporal. Ainda, pôde-se observar que as classificações com base em matrizes estimadas para períodos curtos sempre apresentaram resultados superiores aos das classificações com base em matrizes estimadas para períodos longos. Também, que a superioridade da estimação direta frente à extrapolação se reduz com o aumento da distância temporal. Os resultados do presente trabalho poderão servir de motivação para a criação de sistemas automáticos de classificação de imagens multitemporais. O potencial de sua aplicação se justifica pela aceleração do processo de monitoramento do uso e cobertura da terra, considerando a melhoria obtida frente a classificações supervisionadas tradicionais.

Transformações socioespaciais em Angra dos Reis e Parati (RJ) de 1960/70 a 2010

Esta pesquisa tem como objetivo analisar as transformações socioespaciais ocorridas em Angra dos Reis e Parati no período que compreende os anos de 1960/70 a 2010. Para isso, discutiu-se o conceito de espaço geográfico considerando obras dos autores Milton Santos, Doreen Massey e Roberto Lobato Corrêa, buscando identificar as concepções destes sobre o conceito em questão e de que maneira as transformações ocorrem nos espaços, alterando sua forma e conteúdo de maneira singular e diversa. A possibilidade do acontecer diferente, da não linearidade dos espaços no tempo e de que a multiplicidade abre caminho para inúmeros arranjos diferenciados, permitem concluir que os espaços são diferentes, ainda que considerado todo o movimento globalizante do qual fazem parte. Para analisar as transformações, utilizou-se imagens de satélite (Landsat 2 e 5) dos anos de 1977, 1990 e 2010 a fim de gerar mapas de onde foi possível verificar a expansão das áreas urbanas. Em conjunto, trabalhou-se com dados econômicos e populacionais de censos produzidos pelo IBGE, dados da EMATER e outros utilizados na elaboração de quadros e tabelas sobre a estrutura socioeconômica dos municípios. Foram selecionadas fotografias antigas fornecidas pelo IPHAN, IBGE e outras fontes para ilustrar as transformações apresentadas. Trabalhou-se com as interações espaciais e os fluxos, apontados por Roberto Lobato Corrêa e Milton Santos, respectivamente, para entender como as organizações espaciais de cada município vão se modificando, na medida em que as interações também se transformam. Por meio de um resgate histórico, retrocedendo um pouco no tempo para o século XIX, buscou-se compreender como o ouro, o café, a ferrovia e o porto explicam, em parte, essa dinâmica diferenciada de transformação. E no decorrer das décadas do século XX, foram identificados os principais elementos que originaram as mudanças analisadas no período escolhido, sendo as usinas nucleares, o estaleiro naval, a rodovia BR-101, o turismo e o terminal de petróleo da Petrobrás. Ao falar da expansão urbana discutiu-se sobre o espaço rural e a sua hibridização, assumindo novas configurações com a incorporação de valores, formas, comportamentos e práticas urbanas.

Avaliação da qualidade das medições fotogramétricas da versão integrada do software livre E-FOTO.

Na década de 90 com o aumento da capacidade de processamento e memória dos computadores, surgiu a fotogrametria digital, que tem como objetivo principal o mapeamento automático das feições naturais e artificiais do terreno, utilizando a imagem fotogramétrica digital como fonte primária de dados. As soluções fotogramétricas se tornaram mais compactas e versáteis. A estação fotogramétrica digital educacional E-FOTO é um projeto multidisciplinar, em desenvolvimento no laboratório de Fotogrametria Digital da Universidade do Estado do Rio de Janeiro, que se baseia em dois pilares: autoaprendizado e gratuidade. Este trabalho tem o objetivo geral de avaliar a qualidade das medições fotogramétricas utilizando a versão integrada 1.0β do E-FOTO. Para isso foram utilizados dois blocos de fotografias de regiões distintas do planeta: um bloco de fotografias (2005) do município de Seropédica-RJ e um bloco de fotografias antigas (1953) da região de Santiago de Compostela, na Espanha. Os resultados obtidos com o E-FOTO foram comparados com os resultados do software comercial de fotogrametria digital Leica Photogrammetry Suite (LPS 2010) e com as coordenadas no espaço-objeto de pontos medidos com posicionamento global por satélite (verdade de campo). Sendo possível avaliar as metodologias dos softwares na obtenção dos parâmetros das orientações interior e exterior e na determinação da exatidão das coordenadas no espaço-objeto dos pontos de verificação obtidas no módulo estereoplotter versão 1.64 do E-FOTO. Os resultados obtidos com a versão integrada 1.0β do E-FOTO na determinação dos parâmetros das orientações interior e exterior e no cálculo das coordenadas dos pontos de verificação, sem a inclusão dos parâmetros adicionais e a autocalibração são compatíveis com o processamento realizado com o software LPS. As diferenças dos parâmetros X0 e Y0 obtidos na orientação exterior com o E-FOTO, quando comparados com os obtidos com o LPS, incluindo os parâmetros adicionais e a autocalibração da câmara fotogramétrica, não são significativas. Em função da qualidade dos resultados obtidos e de acordo com o Padrão de Exatidão Cartográfica, seria possível obter um documento cartográfico Classe A em relação à planimetria e Classe B em relação à altimetria na escala 1/10.000, com o projeto Rural e Classe A em relação à planimetria e Classe C em relação à altimetria na escala 1/25.000, com o Projeto Santiago de Compostela. As coordenadas tridimensionais (E, N e H) dos pontos de verificação obtidas fotogrametricamente no módulo estereoplotter versão 1.64 do E-FOTO, podem ser consideradas equivalentes as medidas com tecnologia de posicionamento por satélites.

Mapeamento digital do uso da terra da cobertura vegetal no Parque Estadual da Serra da Tiririca (PESET) a partir de imagens orbitais de alta resolução.

No Brasil, entre as áreas protegidas e regulamentadas por lei estão às denominadas Unidades de Conservação (UC) e são definidas assim por possuírem características ambientais, estéticas, históricas ou culturais relevantes, importantes na manutenção dos ciclos naturais, demandando regimes especiais de preservação, conservação ou exploração racional dos seus recursos. O Parque Estadual da Serra da Tiririca (PESET), criado pela Lei 1.901, de 29 de novembro de 1991 localizado entre os municípios de Niterói e Maricá no Estado do Rio de Janeiro, enquadra-se na categoria de UC de Proteção Integral abrigando uma extensa faixa de Mata Atlântica em seus limites. Para a presente pesquisa foi feita uma classificação de Uso da terra e cobertura vegetal, refinada por pesquisas feitas através do trabalho de campo, que subsidiou a elaboração da proposta de Zoneamento Ambiental para o parque. O processamento digital da imagem foi feito utilizando-se o sistema SPRING desenvolvido pelo Instituto de Pesquisas Espaciais (INPE). A confecção dos mapas temáticos foi feita com apoio do sistema Arcgis desenvolvido pela ESRI. O Sistema de Informação Geográfica (SIG) foi empregado para as modelagens ambientais. Nessa etapa foram consideradas, de forma integrada, a variabilidade taxonômica, a expressão territorial e as alterações temporais verificáveis em uma base de dados georreferenciada. A tecnologia SIG integra operações convencionais de bases de dados, relativas ao armazenamento, manipulação, análise, consulta e apresentação de dados, com possibilidades de seleção e busca de informações e suporte à análise geoestatística, conjuntamente com a possibilidade de visualização de mapas sofisticados e de análise espacial proporcionada pelos mapas. A opção por esta tecnologia busca potencializar a eficiência operacional e permitir planejamento estratégico e administração de problemas, tanto minimizando os custos operacionais como acelerando processos decisórios. O estudo feito através da modelagem computacional do PESET apresentará o emprego das técnicas amplamente utilizadas no monitoramento ambiental, sendo úteis aos profissionais destinados à gestão e aos tomadores de decisão no âmbito das políticas públicas relacionadas à gestão ambiental de Unidades de Conservação.