Extração de estradas em imagens SAR aerotransportadas: Uma abordagem baseada em Modelo de Contorno Ativo com o uso de Semeador semiautomático

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rodolfo Georjute Lotte
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2012/11.23.12.22
Resumo: A pesquisa envolvendo métodos computacionais para a extração de estradas se in-tensificou nas últimas duas décadas. O processo geralmente é realizado sobre a análise de imagens adquiridas por sensores ópticos ou de radar (\textit{Radio Detection and Ranging}). Muitas vezes, o mapeamento cartográfico a partir dessas imagens é realizado manualmente, exigindo tempo e esforço consideráveis por parte do intérprete. Existem atualmente muitos trabalhos envolvendo a extração de estradas de forma automática ou semiautomática deste mapeamento, porém, cada um deles apresenta soluções diferenciadas para problemas igualmente diferenciados, tornando essa tarefa uma questão científica ainda em aberto. Dentre as vantagens na utilização de imagens de radar, há a possibilidade de levantamento em áreas frequentemente recobertas por nuvens, ou regiões cujas topografias são ocultadas por copas de árvores, na aquisição de imagens independente do horário, entre outras. Este trabalho compreende a geração de pontos pré-estipulados próximos à feição de interesse, denominados pontos-sementes. A marcação desses pontos (\textit{seeding}) é realizada de maneira semiautomática por meio do conceito de Mapas Auto-Organizáveis (\textit{Self-Organizing Maps - SOM}). Na sequência, é utilizado um Modelo de Contorno Ativo (\textit{Snakes}) para a extração do eixo de simetria de estradas em uma imagem de radar de abertura sintética (\textit{Synthetic Aperture Radar - SAR}) aerotransportada. Os resultados obtidos foram avaliados quanto a sua qualidade em termos de perfeição, correção e redundância.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisExtração de estradas em imagens SAR aerotransportadas: Uma abordagem baseada em Modelo de Contorno Ativo com o uso de Semeador semiautomáticoRoads center-axis extraction in airborne SAR images: an approach based in active contour model with the use of semi-automatic seeding2012-12-07Sidnei João Siqueira Sant'AnnaCláudia de AlmeidaGilson Alexandre Ostwald Pedro CostaRodolfo Georjute LotteInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação AplicadaINPEBRextração de estradasimagem de radarmodelo de contorno ativosemeação semiautomáticaextraction of roadsradar imageactivr contour methodsemiautomatic seedingA pesquisa envolvendo métodos computacionais para a extração de estradas se in-tensificou nas últimas duas décadas. O processo geralmente é realizado sobre a análise de imagens adquiridas por sensores ópticos ou de radar (\textit{Radio Detection and Ranging}). Muitas vezes, o mapeamento cartográfico a partir dessas imagens é realizado manualmente, exigindo tempo e esforço consideráveis por parte do intérprete. Existem atualmente muitos trabalhos envolvendo a extração de estradas de forma automática ou semiautomática deste mapeamento, porém, cada um deles apresenta soluções diferenciadas para problemas igualmente diferenciados, tornando essa tarefa uma questão científica ainda em aberto. Dentre as vantagens na utilização de imagens de radar, há a possibilidade de levantamento em áreas frequentemente recobertas por nuvens, ou regiões cujas topografias são ocultadas por copas de árvores, na aquisição de imagens independente do horário, entre outras. Este trabalho compreende a geração de pontos pré-estipulados próximos à feição de interesse, denominados pontos-sementes. A marcação desses pontos (\textit{seeding}) é realizada de maneira semiautomática por meio do conceito de Mapas Auto-Organizáveis (\textit{Self-Organizing Maps - SOM}). Na sequência, é utilizado um Modelo de Contorno Ativo (\textit{Snakes}) para a extração do eixo de simetria de estradas em uma imagem de radar de abertura sintética (\textit{Synthetic Aperture Radar - SAR}) aerotransportada. Os resultados obtidos foram avaliados quanto a sua qualidade em termos de perfeição, correção e redundância.The research involving computational methods for the extraction of roads has intensified in the last two decades. The procedure is usually performed through the analysis of images acquired by optical sensors or radar (Radio Detection and Ranging). The great advantage in the usage of radar images is the possibility of survering areas often covered by clouds, since the imaging by active sensors is independent from atmospheric conditions in the region of interest. The cartographic mapping based on these images is often done manually, requiring considerable time and effort from the interpreter. There are currently many studies involving the extraction of roads by means of automatic or semi-automatic approaches, however, each of them has different solutions for different problems, making this task a scientific issue still open. Among the advantages of using radar images, one can mention the acquistion of images regardless of atmospheric and ilumination conditions, besides the possibility of surveying regions where the terrain is hidden by the vegetation canopy, among others. This work comprises the semi-automatic generation of seed points located dose to the features of interest by means of Self-Organizing Maps (SOM). We then employ an active contour method (Snakes) for the extraction of the roads centreaxis in a synthetic aperture radar (SAR) airborne image. The obtained results were evaluated as to their quality with respect to perfection, correction, and redundancy.http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2012/11.23.12.22info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:53:56Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m19/2012/11.23.12.22.09-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:53:58.533Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false
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