Fusão de Dados: A Nova Tendência em Processamento Digital de Imagens

Transcrição

1 Fusão de Dados: A Nova Tendência em Processamento Digital de Imagens CAMILA SOUZA DOS ANJOS LACERDA IFSULDEMINAS Campus Inconfidentes

2 Roteiro Introdução Objetivos Conceituação Resolution Merge / Pan Sharpen Fusão de Dados Exemplos Conclusão Referências Bibliográficas

3 Introdução O termo Fusão de Dados (Data Fusion) tem obtido cada vez mais destaque na literatura internacional de sensoriamento remoto. No Brasil o conceito é raramente empregado e quando utilizado é confundido com a chamada fusão de resoluções espaciais.

4 Introdução O termo Fusão, popularmente usado no Brasil, não representa a real função do processamento executado. Em inglês usa-se os termos Resolution Merge (fundir resoluções) ou Pan Sharpen (o termo sharpen pode ser traduzido como afiar ou aguçar, mas em PDI significa aumentar a resolução espacial de uma imagem). Já o termo em inglês Fusion em PDI significa a fusão de imagens provenientes de diferentes fontes.

5 Objetivos Desfazer confusões em torno do termo Fusão de Dados; Impulsionar o uso do termo Fusão de Dados no Brasil.

6 Conceituação Resolution Merge / Pan Sharpen Processo que visa fundir uma imagem multiespectral de inferior resolução espacial com uma imagem pancromática de melhor resolução espacial para criar uma imagem multiespectral de melhor resolução espacial.

7 Resolution Merge / Pan Sharpen S2 são correlacionadas

8 Resolution Merge / Pan Sharpen Imagem CCD/CBERS-2B Imagem HRC/CBERS-2B 20m 2,5m 2,5m Fonte: Leonardi, et al (2009). Imagem Resultado

9 Conceituação Fusão de Dados De acordo com Dalla Mura et al. (2015), as observações derivadas de diferentes fontes de aquisição podem ser acopladas e analisadas conjuntamente para se obter uma descrição mais rica da cena, ou seja, uma caracterização detalhada e precisa dos alvos.

10 Fusão de Dados Fonte: Liao et al. (2017).

11 Fusão de Dados Os valores numéricos de cada pixel ou segmento para cada um dos atributos (provenientes de diferentes sensores) é exportado para ser processado por um algoritmo minerador de dados e/ou classificador de alto desempenho. Ex: Deep Learning, Random Forest, Support Vector Machine, etc.

12 Fusão de Dados Os métodos de classificação de imagens tem evoluído continuamente, assim como os sistemas sensores. Os novos métodos de processamento de imagens estão cada vez mais robustos e capazes de lidar com quantidades volumosas de dados de entrada. Eles também são capazes de lidar com variáveis explicativamente fracas.

13 Exemplos IEEE GRSS Data Fusion Contest 2012 Imagem multiespectral (QuickBird) + Radar de Abertura Sintética SAR (TerraSAR-X) + LIDAR. Objetivo: Caracterizar 6 classes

14 Exemplos IEEE GRSS Data Fusion Contest 2013 Imagem hiperespectral (144 bandas) + MDS derivado de LIDAR, ambos com a mesma resolução espacial (2,5m). Objetivo: Caracterizar 15 classes

15 Exemplos IEEE GRSS Data Fusion Contest 2014 Imagem hiperespectral termal (84 bandas com resolução espacial de 1m) + imagem visível VHR (Very High Resolution) (resolução espacial de 20 cm). Objetivo: Caracterizar 7 classes

16 Conclusão O uso de fusão de dados com a inserção de imagens provenientes de sensores com características inferiores as do sensor principal tem alcançado percentuais de acerto superiores do que aqueles que utilizam um único sensor. Isso pode ser explicado pelo fato de que os métodos avançados de classificação atuam como mineradores de dados e são capazes de lidar com massiva quantidade de dados de entrada, bem como com variáveis explanatórias fracas.

17 Referências Bibliográficas Dalla Mura M.; Prasad, S.; Pacifici, F.; Gamba, P.; Chanussot, J.; Benediktsson, J. A. Challenges and Opportunities of Multimodality and Data Fusion in Remote Sensing. Proc. IEEE Geoscience and Remote Sensing Society, vol. 103, no. 9, pp , Leonardi, F.; Oliveira C. G.; Fonseca, L. M. G.; Almeida, C. M. Fusão de Imagens CBERS 2B: CCD-HRC. XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Natal, Brasil, p , Liao, W.; Chanussot, J.; Philips, W. Remote Sensing Data Fusion: Guided FilterBased Hyperspectral Pansharpening and Graph-Based Feature-Level Fusion in Mathematical Models for Remote Sensing Image Processing, pp , 2017.

18 Roteiro Introdução Objetivos Conceituação Resolution Merge / Pan Sharpen Fusão de Dados Exemplos Conclusão Referências Bibliográficas

19 Obrigada! Contato: