Um método para classificação de imagens de satélite usando Transformada Cosseno Discreta com detecção e remoção de nuvens e sombras

Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

O emprego da geoestatística na determinação do tamanho "ótimo" de amostras aleatórias com vistas à obtenção de estimativas dos volumes dos fustes de espécies florestais em Paragominas, estado do Pará

O objetivo do trabalho foi determinar o tamanho adequado de amostra para estimar o volume de fustes de espécies florestais de uma população de árvores a serem cortadas no sistema de manejo florestal da empresa Cikel Brasil Verde Madeiras - Pará. Utilizaram-se as metodologias da amostragem sistemática e do estimador geoestatístico da krigagem ordinária com simulação sequencial, respectivamente para a escolha das amostras e estimação dos volumes dos fustes das árvores. Os resultados mostraram que os métodos podem ser utilizados no cálculo dos volumes de fustes de árvores. Entretanto, o método da krigagem apresenta um efeito de suavização, tendo como conseqüência uma subestimação dos volumes calculados. Neste caso, um fator de correção foi aplicado para minimizar o efeito da suavização. A simulação sequencial indicativa apresentou resultados mais precisos em relação à krigagem, uma vez que tal método apresentou algumas vantagens, tal como a não exigência de amostras com distribuições normais e ausência de efeito de suavização, característico dos métodos de interpolação.

Avaliação do efeito de janela e descoloração nos filtros Wiener-Hopf

A presente dissertação consta de estudos sobre deconvolução sísmica, onde buscamos otimizar desempenhos na operação de suavização, na resolução da estimativa da distribuição dos coeficientes de reflexão e na recuperação do pulso-fonte. Os filtros estudados são monocanais, e as formulações consideram o sismograma como o resultado de um processo estocástico estacionário, e onde demonstramos os efeitos de janelas e de descoloração. O principio aplicado é o da minimização da variância dos desvios entre o valor obtido e o desejado, resultando no sistema de equações normais Wiener-Hopf cuja solução é o vetor dos coeficientes do filtro para ser aplicado numa convolução. O filtro de deconvolução ao impulso é desenhado considerando a distribuição dos coeficientes de reflexão como uma série branca. O operador comprime bem os eventos sísmicos a impulsos, e o seu inverso é uma boa aproximação do pulso-fonte. O janelamento e a descoloração melhoram o resultado deste filtro. O filtro de deconvolução aos impulsos é desenhado utilizando a distribuição dos coeficientes de reflexão. As propriedades estatísticas da distribuição dos coeficientes de reflexão tem efeito no operador e em seu desempenho. Janela na autocorrelação degrada a saída, e a melhora é obtida quando ela é aplicada no operador deconvolucional. A transformada de Hilbert não segue o princípio dos mínimos-quadrados, e produz bons resultados na recuperação do pulso-fonte sob a premissa de fase-mínima. O inverso do pulso-fonte recuperado comprime bem os eventos sísmicos a impulsos. Quando o traço contém ruído aditivo, os resultados obtidos com auxilio da transformada de Hilbert são melhores do que os obtidos com o filtro de deconvolução ao impulso. O filtro de suavização suprime ruído presente no traço sísmico em função da magnitude do parâmetro de descoloração utilizado. A utilização dos traços suavizados melhora o desempenho da deconvolução ao impulso. A descoloração dupla gera melhores resultados do que a descoloração simples. O filtro casado é obtido através da maximização de uma função sinal/ruído. Os resultados obtidos na estimativa da distribuição dos coeficientes de reflexão com o filtro casado possuem melhor resolução do que o filtro de suavização.

Uma abordagem híbrida e semiautomática para estimativa de regiões cobertas por nuvens e sombras em imagens de satélite: análise e avaliação

Os principais objetivos deste trabalho são propor um algoritmo eficiente e o mais automático possível para estimar o que está coberto por regiões de nuvens e sombras em imagens de satélite; e um índice de confiabilidade, que seja aplicado previamente à imagem, visando medir a viabilidade da estimação das regiões cobertas pelos componentes atmosféricos usando tal algoritmo. A motivação vem dos problemas causados por esses elementos, entre eles: dificultam a identificação de objetos de imagem, prejudicam o monitoramento urbano e ambiental, e desfavorecem etapas cruciais do processamento digital de imagens para extrair informações ao usuário, como segmentação e classificação. Através de uma abordagem híbrida, é proposto um método para decompor regiões usando um filtro passa-baixas não-linear de mediana, a fim de mapear as regiões de estrutura (homogêneas), como vegetação, e de textura (heterogêneas), como áreas urbanas, na imagem. Nessas áreas, foram aplicados os métodos de restauração Inpainting por suavização baseado em Transformada Cosseno Discreta (DCT), e Síntese de Textura baseada em modelos, respectivamente. É importante salientar que as técnicas foram modificadas para serem capazes de trabalhar com imagens de características peculiares que são obtidas por meio de sensores de satélite, como por exemplo, as grandes dimensões e a alta variação espectral. Já o índice de confiabilidade, tem como objetivo analisar a imagem que contém as interferências atmosféricas e daí estimar o quão confiável será a redefinição com base no percentual de cobertura de nuvens sobre as regiões de textura e estrutura. Tal índice é composto pela combinação do resultado de algoritmos supervisionados e não-supervisionados envolvendo 3 métricas: Exatidão Global Média (EGM), Medida De Similaridade Estrutural (SSIM) e Confiança Média Dos Pixels (CM). Finalmente, verificou-se a eficácia destas metodologias através de uma avaliação quantitativa (proporcionada pelo índice) e qualitativa (pelas imagens resultantes do processamento), mostrando ser possível a aplicação das técnicas para solucionar os problemas que motivaram a realização deste trabalho.