Divisão de Observação da Terra e Geoinformática

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====== Fernando Leonardi ====== 

  * **Curso:** Sensoriamento Remoto (INPE)
  * **Nível:** Mestrado
  * **Formação:** Engenheiro Cartógrafo (Universidade Estadual Paulista)
  * **Orientadoras:** [[http://www.dsr.inpe.br/geu_claudia.htm|Dra. Cláudia Maria de Almeida]] e [[http://www.dpi.inpe.br/quem_somos/leila/|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]]

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====== DISSERTAÇÃO DE MESTRADO ====== 

  * **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.

==== Defesa da proposta de Dissertação ====

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

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====== Disciplinas - PG-SER ======


**Créditos concluídos:** 31

**Conceito global:** A-

**Disciplina em andamento:** //NENHUMA//

**Disciplina de Seminários:** realizado em 2008 - //APROVADO//

**Exame de Língua Estrangeira:** //APROVADO//

**Seminário: "Orientação para Pesquisa e Publicação Digital no INPE":** realizado em 16/abril/2009 - //APROVADO//

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====== Andamento dos Processamentos ======

  * **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.
 
   * **Levantamento de Campo (Uberlândia-MG):** No mês de Julho de 2009 realizou-se o levantamento de campo com GPS visando coletar pontos bem definidos para serem utilizados na correção geométrica da imagem de satélite (IKONOS-II) e também para serem utilizados na validação dos modelos de elevação derivados do perfilamento a laser (MDT, MDS e MDA).

  * **Aquisição da Imagem e Processamento:** Após aquisição da imagem IKONOS-II, realizou-se a fusão das bandas R-G-B-IV pelo método IHS e na sequencia executou-se a ortorretificação absoluta utilizando os pontos levantados em campo com GPS. Na ortorretificação foram utilizados os 3 métodos de interpolação, vizinho mais próximo, bilinear, convolução cúbica, porém, o método que apresentou melhor resultado foi a ortorretificação utilizando o interpolador com convolução cúbica. 

  * **Validação da Ortorretificação e do Laser Scanning Data:**Utilizou-se os pontos levantados em campo (GPS) para realizar a validação dos MDE's e da imagem ortorretificada. O resultado apresentou-se muito satisfatório! 

  * **Aplicativo SPT (PUC-RJ):** Na sequencia gerou-se um pequeno recorte da imagem corrigida para utilizar no software spt para definição dos parâmetros ótimos de segmentação, como por exemplo, escala, forma e compacidade.

  * **Montagem do Banco de Dados:** Seguida a correção e processamento de todos os dados, inseriu-se os mesmos na plataforma DEFINIENS para startar o processo de segmentação e classificação.

  * **Segmentação Multiresolução:** Após a determinação dos parametros ótimos utilizando o SPT, os mesmo foram iseridos na plataforma DEFINIENS 7.0 para execução da segmentação. Os resultados alcançados nessa etapa foram excelentes, os quais tiveram aprovação da Dra. Cláudia.

  * **Coleta das Amostras para Mineração:** Coletou-se amostras de cada classe de interesse após a segmentação, com o objetivo de realizar a mineração dos dados. O intuito dessa etapa é a obtenção da rede automática com todos os parametros e atributos definidos automaticamente.  

  * **Classificação (STATUS ATUAL):** Está sendo reaplicadas as redes obtidas na mineração de dados. Os resultados obtidos até o presente momento são bons mas podem ser ainda melhores. Sendo assim, continuo na tentativa de resultados extremamente satisfatórios. 

====== TRABALHO DE PDI AVANÇADO ======

===== Trabalho Concluído =====

  * Realizou-se diferentes métodos fusão implementados por Silva, F. C.(2009) para uma imagem QUICKBIRD obtida em 2009 contendo a área urbana de São Paulo-SP, cujo objetivo deste trabalho foi avaliar a adequabilidade dos métodos e averiguar se a reaplicação condiz com os testes feitos pelo autor, visto que o mesmo também aplicou os métodos de fusão para uma outra imagem derivada do satélite QUICKBIRD. As avaliações realizadas foram tanto qualitativa quanto quantitativa.