SIRISSistema de Reconhecimento de Imagens de Satélite

Alice Marcondes dos ReisDezembro 2010Campuseiros Inventam – Campus Party 2011

Introdução

Os Sistemas de Sensoriamento Remoto acoplados aos Satélites em órbita terrestre têm produzido muitas imagens da Terra, em quantidade tal que é impossível ao homem estudar todas elas usando a maneira tradicional, através da observação.

Introdução

Por outro lado, a computação e a informática evoluíram de tal forma que seus recursos podem ser utilizados no estudo destas imagens.

Sensoriamento Remoto: obtenção de informações a cerca de objetos, sem contato físico com os mesmos [NOVO, 2008].

Objetivos deste projeto

Criar um software livre de distribuição gratuita que seja capaz de:Analisar e classificar as imagens obtendo

informações úteis sobre as mesmas, utilizando para isso algoritmos de aprendizagem;

Auxiliar a humanidade na prevenção de grandes catástrofes naturais e degradação do meio ambiente.

Motivações

A motivação principal para este estudo foi a possibilidade de colaborar na preservação do planeta, através do uso da tecnologia de reconhecimento de padrões de imagens de satélite que pudesse alertar o homem para fatos que podem ser evitados, como por exemplo, o desmatamento de áreas extensas de florestas que não deveriam ter sua madeira extraída, o aviso do início de uma queimada ou até mesmo o desaparecimento de um rio.

Ferramentas

O programa será desenvolvido utilizando a linguagem de programação Java.

O algoritmo de aprendizagem a ser utilizado é o método não-supervisionado Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen.

Principais atribuições ao software

Identificar padrões em imagens, como diferentes vegetações, rios, áreas desmatadas, etc.

Ser capaz de identificar evolução no desmatamento, por exemplo;

Manter uma base de dados atualizada com as informações das imagens identificadas.

Principais atribuições ao software

Identificar focos de queimadas, para que sejam erradicados o mais rápido possível;

Auxiliar as áreas que se beneficiariam do reconhecimento de padrões em imagem, como Geologia, Ecologia, Agricultura, Meteorologia, etc.

Promover tecnologias sustentáveis.

Glossário

Algoritmo de aprendizado não supervisionado: consistem em metodologias de aprendizagem do chamado neurônio computacional. A nomenclatura não supervisionado é devido ao fato de que estes neurônios tem a capacidade de identificar padrões sem exemplos.

Glossário

Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen: sistema no qual neurônios que correspondem a um determinado padrão tendem a se agrupar. Vide [HAYKIN, 2001].

Bibliografia

[HAYKIN, 2001] - HAYKIN, Simon. Redes Neurais: Princípios e Prática. Editora Bookman, 2001- 2ª Edição.

[NOVO, 2008] - NOVO, Evlyn M. L. de Moraes. Sensoriamento Remoto - Princípios e Aplicações. 3ª Edição, 2008, Editora Blucher.