Implementação de métodos para identificação da existência de macrófitas em reservatórios hidrelétricos por meio de técnicas de visão computacional e índices espectrais utilizando imagens de satélite e drone.

• Processo: 20/10293-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2021
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Alisson Fernando Coelho do Carmo
• Beneficiário: Nicolas Alvarenga Zanardo
• CNAE: Consultoria em tecnologia da informação ; Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Vinculado ao auxílio: 19/16698-3 - Análise e classificação de macrófitas por meio de técnicas de visão computacional e modelos bio-ópticos com integração de imagens multiespectrais de satélite e de drone, AP.PIPE
• Assunto(s): Visão computacional Aprendizado computacional Processamento de imagens Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Processamento de Imagem | Sensoriamento Remoto | Visão Computacional | Processamento de imagens

Resumo

Inicialmente serão verificados mecanismos para agilizar o processo de análise da série temporal das imagens orbitais, armazenados em formato geoTiff, por meio da implementação de funções ou módulos integrados em sistemas de informações geográficas em linguagem Python. Estas soluções serão construídas com bibliotecas padronizadas, como o GDAL/OGR para implementação de ferramentas eficientes de processamento de imagens e acesso aos servidores das imagens. Esta etapa é fundamental para permitir a aquisição dos dados necessários para calibração inicial dos modelos e configuração das séries históricas para viabilizar a determinação do local a ser realizado o levantamento em campo com os drones, de acordo com as características extraídas da série de imagens. Após a realização do trabalho de campo e aquisição das imagens multiespectrais com o drone, os esforços serão direcionados para o processamento do conjunto de imagens coletados para permitir a posterior aplicação de técnicas de visão computacional e índices espectrais para a detecção de macrófitas. Esta fase compreende uma grande preocupação com a otimização dos algoritmos, preferencialmente considerando paralelização e programação distribuída, uma vez que as imagens serão multiespectrais e de alta resolução.