- Colégio Tecnosert

de envatoelements

19/05/2022

Pesquisadores da Embrapa, UFSCar e Poli-USP desenvolveram uma série de novos algoritmos
Pesquisadores da Embrapa Meio Ambiente (SP), da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Poli-USP) desenvolveram uma série de novos algoritmos que aprimoram a classificação de imagens de satélite. Um dos principais diferenciais é a facilidade em processar imagens multiespectrais, com várias bandas, conferindo medidas quantitativas e qualitativas aos alvos na superfície terrestre de forma mais simplificada do que métodos de classificação tradicionais.
As medidas disponíveis permitem avaliar e comparar os graus de complexidade de diferentes alvos e são fundamentadas em um conceito-chave da chamada Ciência dos Sistemas Complexos: a entropia informacional. “As medidas baseadas na entropia informacional permitem calcular a diversidade de informações presentes em imagens de sensores remotos e, assim, mensuram diretamente as relações entre os alvos, e a sua utilização para processamento de imagens é algo ainda pouco explorado”, destaca o pesquisador da Embrapa Luiz Eduardo Vicente.
Com os métodos tradicionais básicos, como índices espectrais, é possível detectar a maior ou menor presença de biomassa aérea vegetal utilizando sensores orbitais tradicionais, como os da série Landsat, hoje amplamente disponível. Entretanto, os algoritmos propostos vão além, e fornecem medidas que ajudam a mapear os níveis de alteração oriundos das mudanças nos estádios da vegetação. Algo que seria obtido apenas por processamentos mais complicados e demorados. É possível, por exemplo gerar os chamados mapas de complexidade, nos quais áreas de transição entre diferentes tipos de estádios de vegetação ou cultivos são delimitados, implicando detecção da presença de reboleiras de pragas, no caso da soja, por exemplo, ou processos de regeneração ou degradação da vegetação.
A ideia principal é prover métodos mais acurados e de simples utilização para o monitoramento remoto de larga escala, utilizando sensores satelitais ou mesmo imagens aerotransportadas, como veículos aéreos não tripulados, hoje cada vez mais comuns e em grande volume, e que demandam métodos de classificação computacionalmente cada vez mais eficientes, destaca Vicente.
O pesquisador da Embrapa comenta que um exemplo recente de novas aplicações trata da alta demanda do processamento de dados de microssatélites, atualmente disponíveis para instituições governamentais, entre elas a Embrapa, por meio da RedeMais.
“Os algoritmos, como os propostos por nós, permitirão processamentos mais adequados às características desses sensores, de altíssima resolução espacial e temporal, com uma constelação que permite revisitas praticamente diárias, também possuindo bandas multiespectrais. De fato, este é um momento disruptivo para a área de sensoriamento remoto, para o qual entramos preparados”, explica o pesquisador da Embrapa Luiz Eduardo Vicente.
Fonte: Embrapa, adaptado pela equipe feed&food.

Voltar para Notícias