Detecção de regiões de via integrando dados de varredura a LASER aerotransportado e imagens de alta resolução

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Estimativa de parâmetros estruturais de áreas de produção de eucalipto através de imagens de satélite na região de Botucatu /SP

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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).

Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

Processamento semissólido de liga hipoeutética AlSi reforçada com Al203

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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.

Mapeamento de ambientes costeiros tropicais (Golfão Maranhense, Brasil) utilizando imagens de sensores remotos orbitais

Este trabalho apresenta os resultados do reconhecimento e mapeamento dos ambientes costeiros da região do Golfão Maranhense, Brasil, utilizando uma abordagem metodológica que incluiu: (a) análise integrada com base no processamento digital de imagens, ópticas Landsat-4 TM e SPOT-2 HRV, de imagens SAR (Synthetic Aperture Radar) do RADARSAT-1, e dados de elevação da SRTM (Shuttle Radar Topography Mission); (b) sistema de informações geográficas; e (c) levantamentos de campo relativos à geomorfologia, topografia e sedimentologia. Os ambientes costeiros, assim mapeados foram agrupados em quatro setores: Setor 1, com pântanos salinos, pântanos de água doce, lagos intermitentes e canal estuarino; Setor 2, abrangendo tabuleiro costeiro, planície de maré lamosa, planície fluvial, planície de maré arenosa, praias de macromaré, área construída e lagos artificiais; Setor 3, com manguezal, paleodunas e planície de maré mista; e Setor 4, constituído por dunas móveis. Além disso, foram também reconhecidos lagos perenes, deltas de maré vazante e planícies de supramaré arenosas. O processamento digital e a análise visual das imagens de sensores remotos orbitais, associados ao uso de sistemas de informações geográficas, mostraram-se eficazes no mapeamento de zonas costeiras tropicais, possibilitando a geração de produtos com boa acurácia e precisão cartográfica.

Análise e extração de características de imagens termográficas utilizando componentes principais

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Avaliação do comportamento de superfícies de fratura por fractais mistos em materiais de diferentes classes

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Projeto e implementação de redes neurais artificiais em distintos níveis de abstrações para o reconhecimento de deficiências de diversos macronutrientes e cultivares

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Descrição de recursos imagéticos digitais: apresentação de um modelo conceitual

Techniques of image capture have advanced along with the technologies of information and communication and unthinkable numbers of information available and imagery are stored in digital environments. The objective of this study is point out difficulties found in the construction of imagetic representations of digital resources using the instruments available for the treatment of descriptive information. The results we have the mapping of descriptive elements to digital images derived from analyzing of the schemes to guide the construction of descriptive records (AACR2R, ISBD, Graphic Materials, RDA, CDWA, CCO) and the conceptual model FRBRer. The result of this analysis conducted the conceptual model, Functional Requirements for Digital Imagetic Data RFDID to the development of more efficient ways to represent the use of imagery in order to make it available, accessible and recoverable from the data persistence descriptive, flexibility, consistency and integrity as essential requirements for the representation of the digital image.

Seleção de características utilizando algoritmos evolucionistas e suas aplicações em reconhecimento de padrões

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de algoritmos para a avaliação quantitativa de imagens de fantomas mamográficos

There are many advantages when using a phantom for the evaluation of the mammographic images, one of them is to test the visibility of the distribution of objects that constitute it, and then, set the best image in order to obtain a diagnostic medical insurance, trying to reach the best risk - benefit ratio for the patient. Typically, the quality of the mammographic image is performed by subjective and quantitative assessments. This study developed algorithms that can quantitatively evaluate digital images (DICOM), obtained from mammographic phantom consisting of test objects. The results were adjusted by the response of the subjective evaluation performed by experts in radiology. This procedure aims to create an independence of the experts in radiology in daily tests of quality control in routine clinical diagnostic radiology

Sistema de monitoração de bloqueios tipo porta de vidro

Automatic video surveillance system has been a frequent topic of research due to the large number of promising applications. In this research, we developed a tracking and counting people system, as well as suspicious activities detector. The model tracks individual objects as they pass through the field of vision of the camera using vision algorithms to classify the activities of each person, and according to this features, detect dangerous situations. This dissertation includes a review of several techniques trying to develop a robust and low computacional costs system to be used in glass door barrier turnstiles avoiding fraud

Análise fractal de fraturas em regime linear elástico: modo I de carregamento

For the development of this graduate work of fractal fracture behavior, it is necessary to establish references for fractal analysis on fracture surfaces, evaluating, from tests of fracture tenacity on modes I, II and combined I / II, the behavior of fractures in fragile materials, on linear elastic regime. Fractures in the linear elastic regime are described by your fractal behavior by several researchers, especially Mecholsky JJ. The motivation of that present proposal stems from work done by the group and accepted for publication in the journal Materials Science and Engineering A (Horovistiz et al, 2010), where the model of Mecholsky could not be proven for fractures into grooved specimens for tests of diametric compression of titania on mode I. The general objective of this proposal is to quantify the distinguish surface regions formed by different mechanisms of fracture propagation in linear elastic regime in polymeric specimens (phenolic resin), relating tenacity, thickness of the specimens and fractal dimension. The analyzed fractures were obtained from SCB tests in mode I loading, and the acquisition of images taken using an optical reflection microscope and the surface topographies obtained by the extension focus method of reconstruction, calculating the values of fractal dimension with the use of maps of elevations. The fractal dimension was classified as monofractal dimension (Df), when the fracture is described by a single value, or texture size (Dt), which is a macroscopic analysis of the fracture, combined with the structural dimension (Ds), which is a microscopic analysis. The results showed that there is no clear relationship between tenacity, thickness and fractal values for the material investigated. On the other hand it is clear that the fractal values change with the evolution of cracks during the fracture process ... (Complete abstract click electronic access below)