Busca avançada
Ano de início
Entree

Determinação de áreas urbanas utilizando crescimento de regiões e teoria Fuzzy

Processo: 06/05839-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de abril de 2007
Vigência (Término): 31 de março de 2008
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Antonio Cesar Germano Martins
Beneficiário:Diego Mendonça Arantes
Instituição-sede: Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus Experimental de Sorocaba. Sorocaba , SP, Brasil
Assunto(s):Imagens de satélites   Área urbana   Processamento de imagens   Sensoriamento remoto   Fuzzy (inteligência artificial)

Resumo

O sensoriamento remoto visa o estudo da superfície da Terra através da análise de imagens obtidas por dispositivos em aviões, balões ou satélites. Na área do meio ambiente pode-se usar o sensoriamento remoto para a avaliação da evolução do processo de crescimento das regiões urbanas além do impacto causado por uma determinada ação natural ou de intervenção humana. Para isto, é importante que seja possível a realização de tarefas de processamento de imagens de forma automática, tal como a segmentação e reconhecimento de áreas urbanas e de vegetação. Quanto mais automáticos forem estes processos, mais tempo será reservado ao especialista ambiental para que possa realizar a análise, aplicação e verificação de modelos. Em imagens de satélites com resoluções da ordem de 30 m x 30 m, cada pixel representa a soma das características do solo, vegetação e construções presentes nesta área. Desta forma, a classificação de um pixel como sendo pertencente a uma destas classes encontra dificuldades quando são usadas técnicas clássicas baseadas na lógica booleana. Para se contornar esta dificuldade, pode-se utilizar processos baseados na lógica fuzzy. Este projeto de pesquisa propõe o estudo, implementação e teste de técnicas de processamento digital que possam ser aplicadas em imagens de satélite objetivando a segmentação de áreas urbanas formadas por partes conectadas. Estas regiões passarão por uma pré-segmentação através do crescimento de regiões clássico enquanto que a lógica Fuzzy será utilizada para promover o refinamento na fronteira da região pré-segmentada considerando características da região central, tais como média e desvio padrão. Para facilitar a utilização destas técnicas por especialistas ambientais, será desenvolvida uma interface amigável com a linguagem de programação C++. (AU)