Proposição de plataforma co-design para processamento de imagens de sensoriamento remoto

• Processo: 16/04553-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2017
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2018
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências
• Pesquisador responsável: Erivaldo Antonio da Silva
• Beneficiário: Guilherme Pina Cardim
• Supervisor: Ignacio Bravo Muñoz
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Universidad de Alcalá (UAH), Espanha
• Vinculado à bolsa: 14/24392-8 - Proposição de plataforma co-design para processamento de imagens de sensoriamento remoto, BP.DR
• Assunto(s): Processamento digital de imagens Sensoriamento remoto Morfologia matemática Mapeamento geográfico
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: cartographic features | co-designed system | features detection | Mathematical Morphology | Processamento Digital de Imagens

Resumo

O processamento digital de imagens (PDI) consiste em uma área de grande interesse de estudos a qual normalmente requer uma grande quantidade de processamento de informações. Em Cartografia, o PDI é muito utilizado em estudos de sensoriamento remoto para detecção de feições de interesse presentes nas imagens. Atualmente, com o grande avanço tecnológico, as imagens de sensoriamento remoto possuem alta resolução espacial possuindo grandes quantidades de informações a serem processadas durante os estudos desenvolvidos a partir dessas imagens. Sendo assim, o processamento de imagens de alta resolução espacial necessita, normalmente, de um alto tempo para finalizar todo o processamento. Por esse motivo, diversas bibliotecas de processamento digital de imagens surgiram na literatura para facilitar a utilização das funções de PDI e melhorar o desempenho das mesmas, tais como OpenCV, DipImage e CARTOMORPH. Dentre as bibliotecas citadas, vale ressaltar a importância da biblioteca CARTOMORPH para a área de Cartografia, uma vez que esta foi desenvolvida visando estudos de detecção de feições cartográficas presentes em imagens digitais e focada nas técnicas de morfologia matemática, as quais estão ganhando bastante destaque em estudos relacionados. Porém há momentos onde o processamento de imagens cartográficas de alta resolução, por meio de bibliotecas de PDI, ainda são lentos, pela grande quantidade de informação a ser processada e pela complexidade de alguns algoritmos de PDI. Sendo assim, o presento projeto tem como proposta propor uma metodologia para analisar rotinas de detecção de alvos cartográficos, desenvolvidas com a biblioteca CARTOMORPH, para dividir e controlar o fluxo de operações necessárias. A proposta do projeto continua após a divisão da rotina de detecção, com a possibilidade de enviar parte do processamento para uma plataforma hardware, a ser definida durante o desenvolvimento do projeto, a qual se responsabilizará pelo processamento de alto custo computacional. Dessa forma, tem-se a proposta de um sistema em co-design entre hardware e software para o processamento de imagens de alta resolução espacial, provenientes de sensores remotos, para obtenção dos resultados esperados em um menor tempo de processamento. O projeto se justifica pela necessidade de estudos para melhorar o desempenho e diminuir a espera de pesquisadores da área de Cartografia no desenvolvimento de rotinas computacionais para detecção de feições cartográficas de interesse presentes em imagens de sensoriamento remoto. (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)

CARDIM, GUILHERME PINA; DA SILVA, ERIVALDO ANTONIO; DIAS, MAURICIO ARAUJO; BRAVO, IGNACIO; GARDEL, ALFREDO. A nonrecursive GR algorithm to extract road networks in high-resolution images from remote sensing. EARTH SCIENCE INFORMATICS, AUG 2020. (16/04553-2, 14/24392-8)

PINA CARDIM, GUILHERME; DA SILVA, ERIVALDO ANTONIO; DIAS, MAURICIO ARAUJO; BRAVO, IGNACIO; GARDEL, ALFREDO. Statistical Evaluation and Analysis of Road Extraction Methodologies Using a Unique Dataset from Remote Sensing. REMOTE SENSING, v. 10, n. 4, APR 2018. (16/04553-2, 14/24392-8)

CARDIM, GUILHERME PINA; DA SILVA, ERIVALDO ANTONIO; DIAS, MAURICIO ARAUJO; BRAVO, IGNACIO; GARDEL, ALFREDO. A nonrecursive GR algorithm to extract road networks in high-resolution images from remote sensing. EARTH SCIENCE INFORMATICS, v. 13, n. 4, p. 13-pg., 2020-08-13. (14/24392-8, 16/04553-2)