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Detecção automática de sombras e remoção dos efeitos em imagens digitais de alta resolução espacial

Processo: 15/26743-5
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 01 de maio de 2016
Vigência (Término): 30 de abril de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências
Pesquisador responsável:Erivaldo Antonio da Silva
Beneficiário:Samara Calçado de Azevedo
Supervisor no Exterior: Ramesh Pratap Singh
Instituição-sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
Local de pesquisa : Chapman University, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:13/25257-4 - Detecção automática de sombras e remoção dos seus efeitos em imagens digitais de alta resolução espacial, BP.DR
Assunto(s):Processamento digital de imagens   Sensoriamento remoto   Luz e sombra

Resumo

O interesse em dados de Sensoriamento Remoto (RS) para diversas aplicações tem motivado o desenvolvimento, construção e lançamento de sensores do satélite com alta resolução espacial por muitos países. Novas metodologias, no entanto, são necessários para analisar de maneira eficiente essa nova geração de dados, especialmente em aplicações urbanas, devido à grande variedade de objetos e sombras formadas por objetos elevados. A presença de sombra leva a efeitos indesejáveis e problemas significativos para análise de imagem, uma vez que provoca omissão ou perda de informações recurso. Consequentemente, os dados em falta podem interferir na classificação de cobertura do solo urbano, aplicação ambiental, extração automática e reconhecimento de objetos, reconstrução tridimensional e muitas outras coisas. Vários projetos de pesquisa se propôs a remover o efeito de sombra como um primeiro passo de pré-processamento necessário em técnicas de processamento de imagem, a fim de melhorar o seu resultado. No entanto, no imaginário RS contexto de alta resolução, há espaço para melhorias e problemas que devem ser enfrentados para abordar remoção sombra. Em geral, os efeitos de problemas penumbra e pixel misto entre regiões sombra e objectos semelhantes para a sombra deve ser tratado para garantir uma saída adequado, com qualidade visual efectiva, de modo a evitar a propagação do erro na linha de processamento. Além disso, as considerações sobre a precisão radiométrica de restauração sombra não foram ainda avaliados após o processo de remoção de sombra. Por estas razões, esse projeto se justifica pela necessidade de encontrar alternativas robustas, rápidos, precisos e automáticos para superar o desafio de sombra em alta resolução RS imagens. Neste sentido, o projecto será realizado na Universidade de Chapman com um supervisor do Departamento de Ciência e Engenharia Computacional, com experiência de Ciência do Sistema Terrestre e aplicações RS. Será muito importante obter experiência para desenvolver técnicas de análise de imagem e de reconstrução, como a remoção de sombra. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
CHAUHAN, AKSHANSHA; DE AZEVEDO, SAMARA C.; SINGH, RAMESH P. Pronounced changes in air quality, atmospheric and meteorological parameters, and strong mixing of smoke associated with a dust event over Bakersfield, California. ENVIRONMENTAL EARTH SCIENCES, v. 77, n. 4 FEB 2018. Citações Web of Science: 1.
DE AZEVEDO, SAMARA CALCADO; CARDIM, GUILHERME PINA; PUGA, FERNANDA; SINGH, RAMESH P.; DA SILVA, ERIVALDO ANTONIO. Analysis of the 2012-2016 drought in the northeast Brazil and its impacts on the Sobradinho water reservoir. REMOTE SENSING LETTERS, v. 9, n. 5, p. 439-447, 2018. Citações Web of Science: 0.
PEDROSA, MIRIAM MARIA; DE AZEVEDO, SAMARA CALCADO; DA SILVA, ERIVALDO ANTONIO; DIAS, MAURICIO ARAUJO. Improved automatic impact crater detection on Mars based on morphological image processing and template matching. GEOMATICS NATURAL HAZARDS & RISK, v. 8, n. 2, p. 1306-1319, 2017. Citações Web of Science: 1.

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