Equipe de Pesquisadores do IEAv Obtém 3º Lugar em Concurso Internacional de Fusão de Dados de Imagens Orbitais

Olá leitor!

Segue uma nota postada dia (13/04) no site do Instituto de Estudos Avançados (IEAv) destacando que uma Equipe formada por pesquisadores de Sensoriamento Remoto do instituto, obtiveram o 3º lugar em Concurso Internacional de Fusão de Dados de Imagens Orbitais.

Duda Falcão

Equipe de Pesquisadores de Sensoriamento

Remoto do Instituto de Estudos Avançados

(IEAv) Obtém 3º Lugar em Concurso

Internacional de Fusão de Dados

de Imagens Orbitais

13/04/2017

Pesq. Roberto, Ten Camila, Pesq. Leidiane e Ten Marielcio.

Todos os anos, o IEEE GRSS (Geoscience and Remote Sensing Society – Sociedade de Geociências e Sensoriamento Remoto) organiza o IGARSS (International Geoscience and Remote Sensing Symposium – Simpósio Internacional de Geociências e Sensoriamento Remoto), principal Simpósio Mundial na área de Sensoriamento Remoto, e paralelamente ao simpósio, com o objetivo de estimular a pesquisa na área, promove também um concurso de fusão de dados, o IEEE GRSS Data Fusion Contest (Concurso de Fusão de Dados), onde os vencedores apresentam seus trabalhos em uma seção especial dentro do IGARSS. Nesse ano, o tema do Concurso foi: Open data for global multimodal land use classification (Dados abertos para a classificação global multimodal do uso da terra). O concurso de fusão de dados foi aberto em 9 de janeiro e encerrado em 1 de abril de 2017, neste período foram realizadas mais de 800 submissões de resultados de grupos de pesquisadores de todo o mundo.

No dia 10 de abril, os organizadores do Concurso disponibilizaram o resultado final e a equipe formada pelo: 1º Ten Esp Fot Marielcio, 1º Ten QCON CGR Camila (Dra.), Pesquisador Roberto Salles (Msc.) e Pesquisadora Leidiane Andrade (Msc.) obtiveram o 3º lugar na classificação final, sendo o melhor trabalho da América Latina.

O concurso visava promover a inovação em algoritmos de classificação de imagens, bem como fornecer comparações objetivas e justas entre os métodos, e consistia na classificação de 17 (dezessete) classes urbanas e rurais utilizando imagens dos sensores orbitais Landsat 8 e do 

Sentinel 2, ambas reamostradas para uma Resolução Espacial de 100 m, para 4 (quatro) cidades: Amsterdã (Holanda), Chicago (Estados Unidos), Madrid (Espanha) e Xi An (China).

Todos os membros da equipe premiada pertencem a Subdivisão de Sensoriamento Remoto (EGI-S), que é uma ramificação da Divisão de Geointeligência (EGI), do IEAv. Este desafio foi uma excelente oportunidade para o aprimoramento técnico dos pesquisadores, pois teve a real função de um treinamento prático, reproduzindo a realidade que pode ser encontrada em uma situação real. Destacamos ainda que outras 3 (três) equipes do IEAv, todas pertencentes à Subdivisão, também participaram do Concurso de Fusão de Dados. Para o chefe da EGI-S, Maj Av Rafael Paes, Dr, o concurso proporcionou um grande aprendizado que será transmitido aos usuários de Sensoriamento Remoto das Forças Armadas por intermédio do Estágio Básico de Sensoriamento Remoto (EBSR), do Programa de Pós-graduação de Ciências e Tecnologias Espaciais (PG-CTE) do ITA (Instituto de Tecnologia Aeroespacial) e IEAv, do Simpósio de Sensoriamento Remoto de Aplicações em Defesa (SERFA), e de eventuais mini-cursos, treinamentos específicos ou consultorias demandas pelo EMAER (Estado Maior da Aeronáutica) ou MD (Ministério da Defesa). O Maj Rafael Paes ressalta, ainda, que as atividades desempenhadas no concurso se assemelharão à realidade do COMAE, principalmente no que tange a Inteligência de Imagens, pois haverá cenários que serão imageados por diferentes sensores, sob diferentes condições atmosféricas, diferentes datas e resoluções espaciais e espectrais.

Utilizando o algoritmo de Árvore de Decisão (Random Forest – Floresta Randômica), a equipe premiada de pesquisadores de Sensoriamento Remoto do IEAv obteve uma Exatidão Global de 72,38%. Para comparar, a equipe da AGT Internacional, da Suíça, que obteve o 2º lugar, obteve uma Exatidão Global de 72,63%, ou seja, um valor apenas 0,25% acima da equipe do IEAv. A equipe formada por membros da Universidade de Tóquio e de Munique, que foi a campeã, obteve uma Exatidão Global de 74,94%.

Por serem umas das equipes vencedoras, os pesquisadores do IEAv foram convidados a apresentarem o resultado de seu trabalho em uma sessão especial do IGARSS, que ocorrerá no mês de julho na cidade de Fort Worth – Texas, Estados Unidos da América.

O resultado final do concurso está disponível no link: <https://www.grss-ieee.org/community/technical-committees/data-fusion/2017-ieee-grss-data-fusion-contest-results/>.

Imagem obtida no site oficial do Concurso com o

recorte da classificação da equipe do IEAv.

Abordagem do Trabalho Desenvolvido Pelos Pesquisadores do IEAv

Inicialmente foi realizada a extração de atributos (Feature Extraction), com o objetivo de gerar novos dados a serem adicionados ao processo de classificação. As transformações PCA (Principal Component Analysis – Análise por Componentes Principais) e MNF (Minimum Noise Fraction – Fração Mínima de Ruído) além de índices de vegetação como o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index – Índice de Vegetação por Diferença Normalizada).

As classificações das imagens com o algoritmo de Árvores de Decisão (Random Forest) foram geradas no software livre WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis). Essa técnica realiza mineração de dados, identificando, em meio a um amplo conjunto de dados de entrada, quais atributos são necessários para determinar a separação entre as classes.

Modelo de uma árvore de decisão obtida no software WEKA.

Resultados

A seguir são apresentadas as imagens classificadas finais obtidas pelo grupo do IEAv, que obtiveram 72,38% de Exatidão Global.

Imagem Classificada de Amsterdã.

Imagem Classificada de Chicago.

Imagem Classificada de Madrid.

Imagem Classificada de Xi An.

O Cel Av Follador, Dr, Diretor do IEAv, foi um grande incentivador deste desafio. Para o Diretor, esta foi uma oportunidade ímpar de mostrar a força do Sensoriamento Remoto da Força Aérea Brasileira, pesquisado e desenvolvido no IEAv, tanto no âmbito nacional como internacional.

Dr. Monica (Chefe da EGI) | Ten Marielcio, Ten Camila
e Pesq. Roberto (Membros da Equipe Premiada)
 | Cel Av Follador (Diretor do IEAv).

Fonte: Site do Instituto de Estudos Avançados (IEAv)