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[en] CROP RECOGNITION IN TROPICAL REGIONS BASED ON SPATIO-TEMPORAL CONDITIONAL RANDOM FIELDS FROM MULTI-TEMPORAL AND MULTI-RESOLUTION SEQUENCES OF REMOTE SENSING IMAGES / [pt] RECONHECIMENTOS DE CULTURAS EM REGIÕES TROPICAIS BASEADAS EM CAMPOS ALEATÓRIOS CONDICIONAIS ESPAÇO-TEMPORAIS A PARTIR DE SEQUÊNCIAS DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO MULTITEMPORAIS E DE MÚLTIPLAS RESOLUÇÕESPEDRO MARCO ACHANCCARAY DIAZ 24 September 2019 (has links)
[pt] O crescimento da população do planeta tem aumentado continuamente a demanda por produtos agrícolas. Assim, a informação quanto a áreas cultivadas e estimativas de produção se tornam cada vez mais importantes. Técnicas baseadas em imagens satelitais constituem uma das opções mais atrativas para o monitoramento agrícola sobre grandes áreas. A maior parte dos trabalhos científicos voltados a esta aplicação foram desenvolvidos para regiões temperadas do planeta, que apresentam um dinâmica muito mais simples da que se tem em regiões tropicais. Neste contexto, a presente tese propõe um novo método automático baseado em Campos Aleatórios Condicionais (CRF) para o reconhecimento de culturas agrícolas em regiões tropicais a partir de sequências de imagens multi-temporais e multiresolução produzidas por diferentes sensores orbitais. Experimentos foram realizados para validar diversas variantes do método proposto. Utilizaramse bases de dados públicas de duas regiões do Brasil que compreendem sequências de imagens óticas e de radar com diferentes resoluções espaciais. Os experimentos realizados demonstraram que o método proposto atingiu acurácias maiores do que métodos baseados em uma única imagem ou sensor. Particularmente, notou-se a redução do efeito sal-e-pimenta nos mapas gerados devido, mormente, à capacidade do método de capturar informação contextual. / [en] The earth population growth has continuously increased the demand for agricultural production. Thus, acreage and crop yield information become increasingly important. Techniques based on satellite images are one of the most attractive options for agricultural monitoring over large areas. Most of the scientific works on this application were developed for temperate regions of the planet, which present a much simpler dynamics than those in tropical regions. In this context, the present thesis proposes a new
automatic method based on Conditional Random Fields (CRF) for the crop recognition in tropical regions from multi-temporal and multi-resolution image sequences from orbital multi-sensors. Experiments were performed to validate several variants of the proposed method. We used public databases from two regions of Brazil that comprise sequences of optical and radar images with different spatial resolutions. The experiments demonstrated that the proposed method achieved a higher accuracy than methods based on
a single image or sensor. Particularly, the reduction of the salt-and-pepper effect in the generated maps was noticed due, mainly, to the capacity of the method to capture contextual information.
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[en] END-TO-END CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK COMBINED WITH CONDITIONAL RANDOM FIELDS FOR CROP MAPPING FROM MULTITEMPORAL SAR IMAGERY / [pt] TREINAMENTO PONTA A PONTA DE REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS COMBINADAS COM CAMPOS ALEATÓRIOS CONDICIONAIS PARA O MAPEAMENTO DE CULTURAS A PARTIR DE IMAGENS SAR MULTITEMPORAISLAURA ELENA CUE LA ROSA 21 May 2024 (has links)
[pt] Imagens de sensoriamento remoto permitem o monitoramento e mapeamento de culturas de maneira precisa, apoiando práticas de agriculturaeficientes e sustentáveis com o objetivo de garantir a segurança alimentar.No entanto, a identificação do tipo de cultura a partir de dados de sensoriamento remoto em regiões tropicais ainda são consideradas tarefas comalto grau de dificuldade. As favoráveis condições climáticas permitem o uso,planejamento e o manejo da terra com maior flexibilidade, o que implica emculturas com dinâmicas mais complexas. Além disso, a presença constantede nuvens dificulta o uso de imagens ópticas, tornando as imagens de radar uma alternativa interessante para o mapeamento de culturas em regiõestropicais. Os modelos de campos aleatórios condicionais (CRFs) têm sidousados satisfatoriamente para explorar o contexto temporal e espacial naclassificação de imagens de sensoriamento remoto. Estes modelos oferecemuma alta precisão na classificação, no entanto, dependem de atributos extraídos manualmente com base em conhecimento especializado do domínio.Neste contexto, os métodos de aprendizado profundo, tais como as redesneurais convolucionais (CNNs), provaram ser uma alternativa robusta paraa classificação de imagens de sensoriamento, pois podem aprender atributosótimos diretamente dos dados. Este trabalho apresenta um modelo híbridobaseado em aprendizado profundo e CRF para o reconhecimento de culturas em áreas de regiões tropicais caracterizadas por ter uma dinâmicaespaço–temporal complexa. O framework proposto consiste em dois módulos: uma CNNs que modela o contexto espacial e temporal dos dados deentrada, e o CRF que modela a dinâmica temporal considerando a dependência entre rótulos para datas adjacentes. Estas dependências podem seraprendidas ou desenhadas por um especialista nas práticas de agriculturalocal. Comparações entre diferentes variantes de como modelar as transiçõestemporais são apresentadas usando sequências de imagens SAR de duas municipalidades no Brasil. Os experimentos mostraram melhorias significativasatingindo ate 30 por cento no F1 score por classe e ate 12 por cento no F1 score medio em relação ao modelo de base que não inclui dependências temporais duranteo processo de aprendizagem. / [en] Remote sensing imagery enables accurate crop mapping and monitoring,
supporting efficient and sustainable agricultural practices to ensure food
security. However, accurate crop type identification and crop area estimation from remote sensing data in tropical regions are still challenging tasks.
Compared to the characteristic conditions of temperate regions, the more
favorable weather conditions in tropical regions permit higher flexibility in
land use, planning, and management, which implies complex crop dynamics.
Moreover, the frequent cloud cover prevents the use of optical data during
large periods of the year, making SAR data an attractive alternative for
crop mapping in tropical regions. To exploit both spatial and temporal contex, conditional random fields (CRFs) models have been used successfully
in the classification of RS imagery. These approaches deliver high accuracies; however, they rely on features engineering manually designed based on
domain-specific knowledge. In this context, deep learning methods such as
convolutional neural networks (CNNs) proved to be a robust alternative for
remote sensing image classification, as they can learn optimal features and
classification parameters directly from raw data. This work introduces a novel end-to-end hybrid model based on deep learning and conditional random
fields for crop recognition in areas characterized by complex spatio-temporal
dynamics typical of tropical regions. The proposed framework consists of
two modules: a CNN that models spatial and temporal contexts from the
input data and a CRF that models temporal dynamics considering label dependencies between adjacent epochs. These dependencies can be learned or
designed by an expert in local agricultural practices. Comparisons between
data-driven and prior-knowledge temporal constraints are presented for two
municipalities in Brazil, using multi-temporal SAR image sequences. The
experiments showed significant improvements in per class F1 score of up
to 30 percent and up to 12 percent in average F1 score against a baseline model that
doesn t include temporal dependencies during the learning process.
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