• Curso: Sensoriamento Remoto (INPE)
• Nível: Mestrado
• Graduação: Engenharia Cartográfica (Universidade Estadual Paulista)
• Orientadoras: Dra. Cláudia Maria de Almeida e Dra. Leila Maria Garcia Fonseca
• Pesquisa: Abordagens Cognitivas e Mineração de Dados aplicadas a Dados Ópticos Obitais e de Laser para a Classificação de Cobertura do Solo Urbano
• Contato: leonardi@dsr.inpe.br / SIGMA: +55 +12 3945-6736 / 18 9112-4545
• C. Lattes: http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.jsp?id=K4138705P1

• Título: Abordagens Cognitivas e Mineração de Dados aplicadas a Dados Ópticos Obitais e de Laser para a Classificação de Cobertura do Solo Urbano
• Resumo: Muitos métodos para classificação de imagens de sensoriamento remoto têm sido desenvolvidos desde o lançamento dos primeiros satélites. Esses métodos foram muito eficientes até a década de 1990 e continuam sendo para muitas aplicações com o uso de satélites de média e baixa resolução espacial. Mas com o lançamento dos satélites de alta resolução, voltados, entre outros temas, para o estudo do ambiente intra-urbano, surgiu a necessidade de uma nova abordagem para interpretação das imagens, em função desses sensores capturarem detalhes de cenas muito heterogêneas, como é o caso das áreas urbanas, caracterizadas por uma grande variação interna das classes. Diante disso, a abordagem orientada a objeto e baseada em segmentação multiresolução tem se mostrado bastante eficiente para a discriminação da grande quantidade de alvos urbanos representados em imagens de alta resolução espacial. Porém, esse tipo de classificação exige a experiência de um especialista para operar o sistema. Uma técnica que pode facilitar o trabalho do especialista no sentido de automatizar algumas rotinas da classificação é a mineração de dados, que utiliza técnicas que permitem explorar um conjunto de dados, extraindo ou ajudando a evidenciar padrões de interesse nestes dados e auxiliando na descoberta de conhecimento. Nesse sentido, empregar abordagens cognitivas (rede semântica multinível, lógica fuzzy, análise orientada a objeto) e mineração de dados (algoritmos genéticos, redes neurais) para classificação de cobertura do solo urbano a partir de dados ópticos orbitais e de perfilamento a laser possui potencial para a geração de resultados mais precisos do que os métodos de classificação de imagens empregados convencionalmente.

Proposta Apresentada em 18/03/09 (vou anexar)

Créditos concluídos: 2?

Conceito global: A-

Disciplina em andamento: Tópicos Avançados em Processamento Digital de Imagens

Disciplina de Seminários: realizado em 2008 - aprovado

Exame de Língua Estrangeira: Não Realizado - Prova Prevista para o mês de Maio

Seminário: “Orientação para Pesquisa e Publicação Digital no INPE”: realizado em 16/abril/2009 - aprovado

• Imagem (Dados): Em fase de aquisição da imagem IKONOS pela Space Imaging - Recurso liberado, apenas aguardando o depósito da pg-ser para enviar o contrato oficial. Após o envio do contrato, previsão de 10 dias para entrega da imagem. A nova imagem a ser adquirida possui as seguintes características: bandas originais (separadas) do IV, R, G, B com resolução espacial de 4m e PAN com resolução espacial de 1m.

• Laser Scanning Data: Os dados Laser já foram processados pela aluna Livia Tomás. Já em mãos os seguintes modelos: MDT, MDS e MDA derivados do laser. Estou processando a imagem de intensidade no software TerraScan que irei utilizar posteriomente na plataforma Definiens.

• Aplicativo SPT (PUC-RJ): O software spt para definição dos parâmetros ótimos de segmentação já está em funcionamento em minha máquina e testes estão sendo realizados com um recorte de imagem qualquer até que a imagem definitiva seja adquirida.