VIABILIDADE DA COMPUTAÇÃO EM NUVEM APLICADA AO PROCESSAMENTO DIGITAL DE … · 2018. 6. 14. · Computação em nuvem •Tecnologia da informação como solução para desafios

VIABILIDADE DA COMPUTAÇÃO EM NUVEM APLICADA AO PROCESSAMENTO DIGITAL DE

IMAGENS COMO SUPORTE A ANÁLISES TEMPORAIS EMPREGANDO SÉRIES LANDSAT

Kelvin William de Souza Siqueira (CPGCG)Clauber Rogério da Costa (Arauco do Brasil)Kauê de Moraes Vestena (CPGCG) Kaique Antônio Ramos (Eng. Cart. e de Agrim. – UFPR)Prof. Dr. Daniel Rodrigues dos Santos (Departamento de Geomática – UFPR)

X COLÓQUIO BRASILEIRO DE CIÊNCIAS GEODÉSICAS

RS BIG DATA

• Dados de RS em escala de terabytes;

• RS Big Data (Ma et. al., 2015);

• Desafios do RS Big Data giram em

torno do tratamento.

Fonte: USGS

Processamento Digital de Imagens

Dados Brutos Tratamentos Processamentos Resultados

SUPERFÍCIE FÍSICA

REGISTRO ESPECTRAL

DADOS PROCESSADOS

Fonte: MundoGeo

Metodologias para abstração espacial de objetos (feições ou fenômenos) para

obtenção de informações que viabilizam as análises de interesse:

➔ Extração de feições;

➔ Alterações de paisagem;

➔ Qualidade/saúde ambiental;

➔ Comportamento de

fenômenos;

DATAS ESPECÍFICAS

OU

SÉRIES TEMPORAIS

Processamento Digital de Imagens

Processamento de Séries Temporais

Dados Brutos

(Época 1)

Tratamentos

(Época 1)

Processamentos

(Época 1)

Resultados

(Época 1)

Dados Brutos

(Época 2)

Tratamentos

(Época 2)

Processamentos

(Época 2)

Resultados

(Época 2)

Dados Brutos

(Época N)

Tratamentos

(Época N)

Processamentos

(Época N)

Resultados

(Época N)

Resultados

(Época 1)

Resultados

(Época 2)

Resultados

(Época N)

Comparações

Processamentos

Temporais

Análises/Conclusões

Processamento de Séries Temporais

Computação em nuvem

• Tecnologia da informação como solução para desafios do Big Data (Gorelick,

et. al., 2017);

• Plataformas baseada em nuvem para gerenciar e tratar grande volume de

dados;

• Não há instaladores ou resíduos nos softwares, mas necessita-se de boa

conexão com internet;

• Eficiência da TI + Agilidade de negócio (Marston et. al, 2011)

• Exemplos:Tableau Maps©, GIS Cloud© , GeoSpark©, TerraLib©, entre outros.

Conexão com Internet

PROCESSAMENTO EM HARDWARE PROCESSAMENTO EM NUVEMX

Computação em nuvem

Plataforma: Google Earth Engine

➔ IMAGEAMENTO◆ Landsat;

◆ Sentinel;

◆ MODIS;

➔ GEOFÍSICOS◆ SRTM;

◆ Outros DEMs;

◆ Surface Temperature;

◆ Produtos derivados;

➔ CLIMA E TEMPO◆ MODIS;

◆ SeaWiFS;

◆ TOMS;

➔ DEMOGRAFIA◆ WorldPop;

◆ PF_Malaria;

Plataforma: Google Earth Engine

Development as a Service (DaaS)

ou

Platform as a Service (Paas)

Metodologia de Análise

Brasil: 383 cenas

Resolução

temporal: 16 dias

Landsat 5

(1985 – 1999)

Landsat 7

(2000 – 2013)

Landsat 8

(2013 – 2017)

736 imagens por

cena

284.096 imagens

736 mosaicos

Landsat TierMáscara de nuvem

Banda sr_cloud_qa

Imagens Tier

(Ortorretificadas/correção atmosférica)

736 mosaicos

Landsat Tier cloud-

free

Imagens livres de pixels

com nuvens ou sombras de nuvens

Redução por mínimo

Conjunto de 3 meses

132 mosaicos Landsat

Tier cloud-free (a cada

3 meses)

Análises temporais

(1985 – 2017)

Janeiro

Março

Min


2017

1985

NDVI NDWI VARIEVI SAVI

Redução

(max, min, média, mediana, Desv Pad, Mediana+DesvPad, Média+DesvPad)


Detecção de alterações

Após 7 segundos de processamento!

Fonte:

Adaptado de Google Earth Engine (2018)

Fonte: Os Autores (2018)

Fonte:



Fonte:




Fonte:

Adaptado de Google

Earth Engine (2018)


Fonte:




Fonte:

Adaptado de Google

Earth Engine (2018)


Fonte:




Fonte:

Adaptado de Google

Earth Engine (2018)


Referências

GORELICK, N.; HANCHER, M.; DIXON, M.; ILYUSHCHENKO, S.; THAU, D.; MOORE, R. Google

Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Artigo in. Remote Sensing of

Environment. Vol. 202, pg. 18-27. 2017.

MA, Y.; WU, H.; WANG, L.; HUANG, B.; RANJAN, R.; ZOMAYA, A.; JIE, W. Remote Sensing Big

Data Computing: Chalenges and Opportunities. Artigo in. Future Generation Computer Science.

Vol. 51, pg 47-60. 2015.

MARSTON, S.; BANDYOPADHYWAY, S.; ZHANG, J.; GHALSASI, A. Cloud Computing – The

Business Perspective. Artigo in. Decision Support System. Vol. 51, pg. 176-189. 2010.

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