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Aluna:
Luca Janet Villalba Marn
Orientador:
Prof. Dr. Paulo Costa de Oliveira Filho
REDD
Reduo de Emisses por Desmatamento e Degradao, como um incentivo para deter o desmatamento e diminuir a degradao das florestas tropicais.
2007 COP 13 Conveno Quadro das Naes Unidas sobre Mudana do Clima
REDD + visa questes relacionadas conservao e gesto florestal sustentvel das florestas.
Fonte: http://www.un-redd.org/
OBJETIVOS (a) Monitoramento, notificao, verificao (MRV) do
Uso da terra e mudana do uso da terra a nvel nacional.
Fonte: http://www.un-redd.org/
FACULTAD DE CIENCIAS AGRARIAS
UNIVERSIDAD NACIONAL DE ASUNCIN
CARRERA DE INGENIERA FORESTAL
+ DADOS (VOLUME)
+ DETALHES
+ COMPLEXIDADE
+ DEMANDA por GEOINFORMAO
AUTOMATIZAO
Tm suas limitaes j que a maioria de tcnicas de sensoriamento remoto de classificao de imagens so baseadas em procedimentos por pixel (Blaschke & Strobl, 2001).
Eles analisam pixels usando principalmente estatstica multivariada. Assim, os resultados atuais ainda no se pode comparar com foto-intrpretes humanos (Blaschke, 2003).
CLASSIFICAO DE IMAGENS
CLASSIFICAO DE IMAGENS
Os sistemas de interpretao de imagens baseados em conhecimento modelam em ambiente computacional, o conhecimento do intrprete e emulam sua capacidade de combinar dados de diferentes fontes e diferentes formatos na avaliao de imagens de sensoriamento remoto (FEITOSA et al., 2005).
Estes sistemas integram, em linhas gerais, algoritmos de segmentao, estruturao de classes na forma de redes semnticas, classificao baseada em regras e a possibilidade de integrao de imagen multissensores e dados vetoriais (PINHO, 2005).
. Reconhecer objetos na imagem e lhes associar um significado.
Modelam os objetos e seus relacionamentos quanto estruturao das classes na rede hierrquica, utilizando atributos, limiares, funes o regras de agregao dos valores de pertinncia, que modelam a incerteza associada s classes (NOVACK; KUX, 2010). Formulam conhecimento a partir de relaes Se Ento (IfThen). A parte da ao executada quando a parte das condies for satisfeita. (Pahl, 2008)
Fonte: http://www.lvc.ele.puc-rio.br/projects/interimage/
um grafo orientado, no qual os ns representam objetos, idias, acontecimentos ou fatos, ligados por arcos que descrevem a relao dos ns entre si. (Pahl, 2008)
Fonte: Lang S, F Albrecht & T Blaschke (2006)
Fonte: http://www.lvc.ele.puc-rio.br/projects/interimage/
Este tipo de classificadores, no se baseia apenas em informaes contidas em um espectro de pixel, adicionalmente, leva em conta as relaes de formas e continuidades espaciais apresentados para um determinado objeto, aumentando os critrios e variveis de classificao.
Na imagem um objeto representa uma entidade que pode ser individualizada, tem atributos prprios e as mesmas propriedades da classe que lhe deu origem (DEFINIENS, 2002).
Fonte: Lang S, F Albrecht & T Blaschke (2006)
Fonte: Lang S, F Albrecht & T Blaschke (2006)
SEGMENTAO o Consiste em agrupar pixels com caractersticas
similares em termos tonais e textura, formando regies homogneas. Desta forma, a imagem particionada em um conjunto de regies correspondentes s feies da superfcie terrestre, que iro servir de base para a anlise e cartografia temtica. (PESK, 2011)
Fonte: Lang S, F Albrecht & T Blaschke (2006)
Fragmentao o segmentao, o passo mais significativo no processo de classificao, de isso depende o resultado final da identificao do objeto com a realidade (COSTA et al., 2009; LI et al., 2009; SANTOS, 2007; BLASCHKE &
HAY, 2001).
SEGMENTAO
Fonte: Esteves, 2011
Elevados custos de softwares
Elevados custos de softwares
Desenvolvimento de um Sistema de interpretao de imagens baseado em conhecimento para a interpretao de dados de imagens de sensoriamento remoto.
LVC (PUC-Rio), INPE (Brazilian Space Research Institute), Instituto de Tecnologia de Informao TNT de Leibniz (Universitt Hannover).
Linhas de financiamento para projetos de inovao em software. Instituies: FINEP, SEBRAE, FAPERJ
com relao a incluso de operadores especficos para extrao de objeto/ segmentao de imagem e operadores de deciso.
Windows and Pacote Linux 64 bits
: C++, Qt4 and TerraLib (INPE).
: 1.32 Data de lanamento: 17 de outubro de 2012
CARACTERISTICAS
desenvolvido no Instituto TNT de Leibniz - Universitt Hannover
Usa a mesma estratgia de interpretao.
Comparte (praticamente) o mesmo ncleo.
com base em um modelo do conhecimento definido pelo usurio : rede semntica, regras de deciso e operadores.
CARACTERISTICAS
Desenvolver um modelo de conhecimento para o mapeamento do uso e cobertura da terra, com nfases nas florestas da Eco Regio FAAPA.
Classificar o uso e cobertura da terra baseado na interpretao visual e vetorizao manual.
Classificar o uso e cobertura da terra com nfases nas florestas utilizando imagens orbitais do sensor Alos e o mtodo cognitivo do software livre InterIMAGE.
Validar a classificao de imagens de acordo com a metodologia proposta.
Disponibilizar os resultados espaciais obtidos da cobertura da terra das reas de estudo.
rea de estudo
ou CHACO
rea de estudo
Imagens satelitrias: ALOS
Misso Advanced Land Observing Satellite (ALOS)
Instituies Responsveis Japan Aerospace Exploration Agency - JAXA
Pas/Regio Japo Satlite ALOS - Daichi Lanamento 24/01/2006
Local de Lanamento Tanegashima Space Center
Veculo Lanador H-IIA 8
Situao Atual inactivo rbita heliossncrona Altitude 691,65 km Inclinao 98,16
Tempo de Durao da rbita 98,7 min
Horrio de Passagem 10:30 A.M.
Perodo de Revisita 46 dias
Tempo de Vida Projetado 3 a 5 anos
Instrumentos Sensores PRISM, AVNIR-2 e PALSAR
Sensor Bandas
Espectrais Resoluo Espectral
Resoluo Espacial
Resoluo Radiomtric
a
rea Imageada
AVNIR-2
1 0.42-0.50
m
10 m
8 bits
70 km (nadir)
2 0.52-0.60
m
3 0.61-0.69
m
4 0.76-0.89
m
Set de cenas (197 cenas 70km x 70 km) para todo o territrio paraguaio - ano 2010
Cartografia digital
GNSS - Sistema de Navegao Global por Satlite
Camera fotogrfica
Planilhas
Softwares: Erdas, para o tratamento de imagens satelitarias.
InterImage, para classificao de imagens.
Arc Gis, analises dos dados vetoriais gerados e para a elaborao dos mapas finais.
A definio de valores para os limiares na segmentao de imagens depende, principalmente, do conhecimento dos padres de repartio espacial dos objetos de cada rea e da definio da generalizao cartogrfica ideal, em funo da escala cartogrfica da abordagem realizada.
Contempla uma etapa que exige maior ateno devido inexistncia de valores padronizados para as variveis do algoritmo e, tambm, pode influenciar diretamente na acurcia dos resultados da segmentao.
PESK, 2011 comenta que no existe um modelo formal para a segmentao, sendo este processo essencialmente emprico e, em geral ajustvel aos diferentes tipos de imagens, com limiares definidos face complexidade dos alvos investigados.
Fonte: http://www.lvc.ele.puc-rio.br/projects/interimage/
,qN
qdappa
,2211 nnaaad ,
:
N
nmq
onde
ii
Modelo estruturado de conhecimento que possa ser
utilizado como base para classificao da cobertura da terra na Eco regio FAAPA.
Avaliao das funcionalidades do Sistema InterImage para o mapeamento da rea proposta, contribuindo assim para o aprimoramento e desenvolvimento de sus potencialidades, difuso dos seus conceitos e de suas caractersticas enquanto um software gratuito e de cdigo aberto.
Mapas do uso e cobertura da terra da rea de estudo.
Atividades Ano 2012
Mar Abr Mai Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dec
Preparao, reviso, correo, aceitao do protocolo de pesquisa
Reviso da Literatura
Trabalho de campo
Sistematizao de dados
Anlise de Dados
Elaborao do Relatrio
Apresentao dos resultados
Ano 2013
Jan Fev Mar Abr Mai Jun
Aluna:
Luca Janet Villalba Marn
Orientador:
Prof. Dr. Paulo Costa de Oliveira Filho
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