Submitted by PLINIO SAULO SIMÕES (pliniosaulosimoes@hotmail.com) on 2018-06-08T16:35:45Z No. of bitstreams: 1 Simões, Plinio Saulo.pdf: 2393743 bytes, checksum: 21c1d7219ce800d7f62a9b0fe0521340 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Lucia Martins Frederico null (mlucia@fca.unesp.br) on 2018-06-08T17:31:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 simoes_pf_dr_botfca.pdf: 2327047 bytes, checksum: 127a2ae938111ffda628a2e377bb0cf0 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-08T17:31:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 simoes_pf_dr_botfca.pdf: 2327047 bytes, checksum: 127a2ae938111ffda628a2e377bb0cf0 (MD5) Previous issue date: 2018-04-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O objetivo geral foi avaliar a eficácia de controle e seletividade do herbicida indaziflam, o potencial de controle em solos orgânicos com alta infestação de Panicum dichotomiflorum e o efeito da competição da espécie de planta daninha P. dichotomiflorum com a cultura da cana-de-açúcar em diferentes profundidades de lençol freático (PLF). O trabalho foi redigido em três capítulos. Para realização do experimento do capítulo 1, realizado no Brasil, foram utilizados os tratamentos testemunha; testemunha capinada; indaziflam nas dosagens 75; 150 e 300 g i.a ha-1; e as combinaçãos: indaziflam + metribuzim; tebuthiuron + ametrina; amicarbazone + clomazone; tebuthiuron + isoxaflutole. Avaliou-se, fitotoxidade, controle de plantas daninhas, características biométricas, produtivas e tecnológicas da cana-de-açúcar. No capítulo 2, realizado nos Estados Unidos da América, os tratamentos foram indaziflam nas dosagens de 0; 84,8; 170,04; 254,92 e 340,09 g i.a ha-1. No controle do P.dichotomiflorum sendo avaliado aos 44, 67 e 87 dias após a aplicação (DAA) e número de plantas por parcela aos 67 DAA. Aos 67 e 87 DAA foram realizadas imagens aéreas para estimativa de porcentagem de cobertura (nível de infestação) do P. dichotomiflorum com o uso de drone e trabalhadas em dois softwares (DroneDeploy e ImageJ). No capítulo 3, também realizado nos Estados Unidos da América, os tratamentos consistiram na cultura da cana-de-açúcar com ausência e presença do P. dichotomiflorum em competição, em três diferentes PLF, sendo elas: 0, 16, 40 cm, em duas texturas de solo. Avaliou-se máxima eficiência quântica do FSII (FV/FM), índice SPAD, altura de plantas, e índice de área foliar (IAF) aos 7, 23, 37, 48 e 67 dias após o início dos tratamentos (DAT). Aos 67 DAT foram avaliados os teores de clorofila a, b e carotenoides, número de perfilhos, e massa de matéria seca de colmos e folhas da cana-de-açúcar e de P. dichotomiflorum. No capítulo 1, o herbicida indaziflam foi eficaz no controle de plantas daninhas nos três anos de avaliação e não foi observada nenhuma injúria ou diferença entre os parâmetros produtivos em todos os tratamentos utilizados. No capítulo 2, o indaziflam foi eficaz no controle de P. dichotomiflorum até os 67 DAA com a maior dosagem utilizada. E o método de avaliação de cobertura vegetal, a partir de imagens aéreas, apresentou boa correlação com os resultados de controle e número de planta, e o software ImageJ pode ser utilizado como alternativa ao DroneDeploy para a análise de imagens aéreas e estimativa de nível de infestação. No capítulo 3, a competição afetou de maneira acentuada o desenvolvimento inicial da cana-de-açúcar e o melhor desenvolvimento da cultura foi observado a 16 cm de PLF.

As técnicas de super-resolução possibilitam combinar várias imagens de uma mesma cena para se obter uma imagem com resolução radiométrica e geométrica aumentada, denominada de imagem de super-resolução. Nessa imagem são realçadas características importantes possibilitando recuperar detalhes e informações. As aplicações envolvem diferentes áreas, tais como: na agricultura para identificar possíveis desmatamentos e controle de pragas, na área médica para a detecção de doenças em estágios iniciais, identificação facial de pessoas suspeitas em imagens de circuito fechado, reconstrução de filmes, identificação de placas de veículos, entre outras. No presente trabalho, é proposta uma metodologia para a geração de imagens de super-resolução a partir de uma região selecionada de um mosaico. Embora existam vários trabalhos publicados relacionados à geração de imagens de super-resolução, as metodologias não se aplicam para uma região específica do mosaico. E grande parte dos trabalhos utiliza uma imagem de referência, a partir da qual é gerada a imagem de super-resolução. Na metodologia proposta, inicialmente, é gerado um mosaico a partir de um conjunto de imagens baseando-se nos algoritmos SIFT ou SURF, BBF e RANSAC e é criada uma estrutura de dados, que organiza os pontos correlacionáveis das imagens com sobreposição, facilitando e simplificando o processo de fusão desses pontos para a obtenção da imagem de super-resolução. A ferramenta implementada a partir dessa metodologia, possibilita ao operador selecionar a região de interesse no mosaico, a partir da qual, é gerada a imagem de super-resolução utilizando as técnicas SIFT (ou SURF), interpolação Bicúbica e a fusão pelo valor mediano dos pontos da área com sobreposição das imagens da sequência. Para validar a metodologia, foram utilizados quatro conjuntos de imagens, que incluem imagens simuladas, obtidas com câmeras de baixa e alta resolução, imagens aéreas de áreas urbanas e rurais, coloridas e em escalas de cinza, e imagens contendo elementos textuais. Nas imagens simuladas foram adicionados ruídos e avaliada a imagem de super-resolução gerada por meio de duas métricas: raiz do erro médio quadrático (RMSE) e o índice de similaridade estrutural (SSIM). Os resultados mostraram que mesmo com valor de RMSE elevado, o SSIM foi acima de 70%, evidenciando o alto grau de similaridade. As imagens de super-resolução obtidas a partir de uma região dos mosaicos gerados foram comparadas com imagens superamostradas por meio de interpolações e avaliadas confrontando as imagens extrapoladas para verificação visual dos elementos da cena. Os resultados apresentados concluem que as imagens de super-resolução geradas, apresentam melhorias no que diz respeito à restauração das mesmas para futura análise de alvos de interesse, sem ter o retrabalho de adquirir novas imagens da cena, pois dependendo da cena analisada não será possível nova aquisição. O presente trabalho contribui com a geração de imagem de super-resolução, a partir de uma região do mosaico e com estruturas de dados e algoritmos que possibilitam a análise de regiões específicas do mosaico, sem que o mesmo tenha que ser processado integralmente. / Super-resolution techniques allow combining several images of the same scene in order to obtain an image with increased geometric and radiometric resolution, called super-resolution image. In this image are enhanced features allowing to recover important details and information. The applications involve different areas, such as: in the agriculture to identify possible deforestation and pest control, in the medical area to detect diseases in early stages, facial identification in images of suspects in closed loop, movies reconstruction, license plates recognition, among others. In this work, we propose a methodology for generating super-resolution images from a selected region of a mosaic. Although there are several published papers related to the generation of super-resolution images, the existing methodologies do not apply to a specific region of the mosaic. And the majority of studies use a reference image, from which is generated the super-resolution image. In the proposed methodology, initially, a mosaic is generated from a set of images based on the algorithms SIFT or SURF, BBF and RANSAC and creates a data structure that organizes the points correlate of the images with overlapping, facilitating and simplifying the fusion process of these points to obtain the super-resolution image. The tool implemented from this methodology allows to the operator to select the region of interest in the mosaic, from which is generated the image using super-resolution techniques SIFT (or SURF), Bicubic interpolation and fusion process by the median value of the points with overlapping area from the images of the sequence. In order to validate the methodology, we used four sets of images, including simulated images taken with cameras of low and high resolution, aerial images of urban and rural areas, color and grayscale images and images containing texts. In the simulated images were added noise and were evaluated the super-resolution image generated by two metrics: root mean square error (RMSE) and the structural similarity index (SSIM). The results showed that even with high RMSE value, the SSIM was above 70%, reflecting the high degree of similarity. The super-resolution images obtained from a region of the mosaics were compared with images generated by super-sampled interpolation and evaluated by comparing the images extrapolated to visual inspection of elements of the scene. From the results it can be concluded that the super-resolution images generated present improvements with regard to restoration of images for further analysis of targets of interest, without reworking to acquire new images of the scene, because depending on the analyzed scene it would not be possible a new acquisition. This work contributes to the generation of super-resolution image from a region of the mosaic and with data structures and algorithms which enable the analysis of specific regions of the mosaic without it has to be fully processed.

As técnicas de super-resolução possibilitam combinar várias imagens de uma mesma cena para se obter uma imagem com resolução radiométrica e geométrica aumentada, denominada de imagem de super-resolução. Nessa imagem são realçadas características importantes possibilitando recuperar detalhes e informações. As aplicações envolvem diferentes áreas, tais como: na agricultura para identificar possíveis desmatamentos e controle de pragas, na área médica para a detecção de doenças em estágios iniciais, identificação facial de pessoas suspeitas em imagens de circuito fechado, reconstrução de filmes, identificação de placas de veículos, entre outras. No presente trabalho, é proposta uma metodologia para a geração de imagens de super-resolução a partir de uma região selecionada de um mosaico. Embora existam vários trabalhos publicados relacionados à geração de imagens de super-resolução, as metodologias não se aplicam para uma região específica do mosaico. E grande parte dos trabalhos utiliza uma imagem de referência, a partir da qual é gerada a imagem de super-resolução. Na metodologia proposta, inicialmente, é gerado um mosaico a partir de um conjunto de imagens baseando-se nos algoritmos SIFT ou SURF, BBF e RANSAC e é criada uma estrutura de dados, que organiza os pontos correlacionáveis das imagens com sobreposição, facilitando e simplificando o processo de fusão desses pontos para a obtenção da imagem de super-resolução. A ferramenta implementada a partir dessa metodologia, possibilita ao operador selecionar a região de interesse no mosaico, a partir da qual, é gerada a imagem de super-resolução utilizando as técnicas SIFT (ou SURF), interpolação Bicúbica e a fusão pelo valor mediano dos pontos da área com sobreposição das imagens da sequência. Para validar a metodologia, foram utilizados quatro conjuntos de imagens, que incluem imagens simuladas, obtidas com câmeras de baixa e alta resolução, imagens aéreas de áreas urbanas e rurais, coloridas e em escalas de cinza, e imagens contendo elementos textuais. Nas imagens simuladas foram adicionados ruídos e avaliada a imagem de super-resolução gerada por meio de duas métricas: raiz do erro médio quadrático (RMSE) e o índice de similaridade estrutural (SSIM). Os resultados mostraram que mesmo com valor de RMSE elevado, o SSIM foi acima de 70%, evidenciando o alto grau de similaridade. As imagens de super-resolução obtidas a partir de uma região dos mosaicos gerados foram comparadas com imagens superamostradas por meio de interpolações e avaliadas confrontando as imagens extrapoladas para verificação visual dos elementos da cena. Os resultados apresentados concluem que as imagens de super-resolução geradas, apresentam melhorias no que diz respeito à restauração das mesmas para futura análise de alvos de interesse, sem ter o retrabalho de adquirir novas imagens da cena, pois dependendo da cena analisada não será possível nova aquisição. O presente trabalho contribui com a geração de imagem de super-resolução, a partir de uma região do mosaico e com estruturas de dados e algoritmos que possibilitam a análise de regiões específicas do mosaico, sem que o mesmo tenha que ser processado integralmente. / Super-resolution techniques allow combining several images of the same scene in order to obtain an image with increased geometric and radiometric resolution, called super-resolution image. In this image are enhanced features allowing to recover important details and information. The applications involve different areas, such as: in the agriculture to identify possible deforestation and pest control, in the medical area to detect diseases in early stages, facial identification in images of suspects in closed loop, movies reconstruction, license plates recognition, among others. In this work, we propose a methodology for generating super-resolution images from a selected region of a mosaic. Although there are several published papers related to the generation of super-resolution images, the existing methodologies do not apply to a specific region of the mosaic. And the majority of studies use a reference image, from which is generated the super-resolution image. In the proposed methodology, initially, a mosaic is generated from a set of images based on the algorithms SIFT or SURF, BBF and RANSAC and creates a data structure that organizes the points correlate of the images with overlapping, facilitating and simplifying the fusion process of these points to obtain the super-resolution image. The tool implemented from this methodology allows to the operator to select the region of interest in the mosaic, from which is generated the image using super-resolution techniques SIFT (or SURF), Bicubic interpolation and fusion process by the median value of the points with overlapping area from the images of the sequence. In order to validate the methodology, we used four sets of images, including simulated images taken with cameras of low and high resolution, aerial images of urban and rural areas, color and grayscale images and images containing texts. In the simulated images were added noise and were evaluated the super-resolution image generated by two metrics: root mean square error (RMSE) and the structural similarity index (SSIM). The results showed that even with high RMSE value, the SSIM was above 70%, reflecting the high degree of similarity. The super-resolution images obtained from a region of the mosaics were compared with images generated by super-sampled interpolation and evaluated by comparing the images extrapolated to visual inspection of elements of the scene. From the results it can be concluded that the super-resolution images generated present improvements with regard to restoration of images for further analysis of targets of interest, without reworking to acquire new images of the scene, because depending on the analyzed scene it would not be possible a new acquisition. This work contributes to the generation of super-resolution image from a region of the mosaic and with data structures and algorithms which enable the analysis of specific regions of the mosaic without it has to be fully processed.

Submitted by VANESSA JORDÃO MARCATO FERNANDES null (vanessamarcato@yahoo.com.br) on 2017-01-30T18:15:29Z No. of bitstreams: 1 fernandes_vjm_tese.pdf: 25329126 bytes, checksum: 92c837eb39ae9af74c15ccf278cd2a84 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-02-03T16:39:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 fernandes_vjm_dr_prud.pdf: 25329126 bytes, checksum: 92c837eb39ae9af74c15ccf278cd2a84 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-03T16:39:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 fernandes_vjm_dr_prud.pdf: 25329126 bytes, checksum: 92c837eb39ae9af74c15ccf278cd2a84 (MD5) Previous issue date: 2016-12-19 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Esse trabalho propõe o desenvolvimento de um método para a extração automática de contornos de telhados de edifícios com a combinação de dados de Varredura a LASER Aerotransportado (VLA) e dados fotogramétricos e campos aleatórios de Markov (MRF). Inicialmente, um Modelo Digital de Superfície normalizado (MDSn) é gerado através da diferença entre o Modelo Digital de Superfície (MDS) e o Modelo Digital de Terreno (MDT), obtidos a partir da nuvem de pontos LASER. Em seguida, o MDSn é segmentado para a obtenção dos polígonos que representam objetos altos da cena. Esses polígonos são projetados na imagem para restringir o espaço de busca para a segmentação da imagem em regiões. Esse processo possibilita a extração de polígonos na imagem que representem objetos altos. O processo de identificação de contornos de telhados, em meio aos objetos altos detectados na imagem, na etapa anterior, é realizado através da otimização de uma função de energia estabelecida com base em MRF que modela propriedades específicas de contornos de telhados de edifícios. No modelo MRF são utilizados tanto os polígonos extraídos da imagem quanto os extraídos dos dados VLA. A função de energia é otimizada pelo método Algoritmo Genético (AG). O método proposto nesse trabalho foi avaliado com base em dados reais - imagens aéreas de alta resolução e dados VLA. Os resultados obtidos na avaliação experimental mostraram que a metodologia funciona adequadamente na tarefa de extrair os contornos de telhados de edifícios. A função de energia proposta associada ao método de otimização AG diferenciou corretamente os contornos de telhados de edifícios dos demais objetos altos presentes nas cenas. Os contornos de telhados extraídos apresentam boa qualidade, o que é evidenciado por meio dos índices de completeza e correção obtidos pela avaliação numérica. Com base nos índices médios obtidos para cada experimento, têm-se as médias de completeza e correção para os experimentos iguais a 90,96% e 98,99%, respectivamente. Os valores máximos de completeza e correção são de 99,19% e 99,94%, respectivamente, e os valores mínimos de 78,08% e 97,46%, respectivamente. Os menores valores de completeza estão associados às áreas de oclusão por vegetação e presença de sombras. / This paper proposes a method for the automatic extraction of building roof contours through a combination of Airborne Laser Scanner (ALS) and photogrammetric data, and Markov Random Field (MRF). Initially, a normalized digital surface model (nDSM) is generated on the basis of the difference between the digital surface model and the digital terrain model, obtained from the LiDAR point cloud. Then the nDSM is segmented to obtain the polygons representing aboveground objects. These polygons are projected onto image to restrict the search space for image segmentation into regions. This process enables the extraction of polygons in the image representing aboveground objects. Building roof contours are identified from among the aboveground objects in the image by optimizing a Markov-random-field-based energy function that embodies roof contour specific properties. In the MRF model are used both polygons extracted from image and from ALS data. The energy function is optimized by the Genetic Algorithm (GA) method. The method proposed in this work was evaluated based on real data - high-resolution aerial images and ALS data. The results obtained in the experimental evaluation showed that the methodology works adequately in the task of extracting the contours of building roofs. The proposed energy function associated with the GA optimization method correctly differentiated the building roof contours from the other high objects present in the scenes. The extracted roof contours show good quality, which is evidenced by the indexes of completeness and correctness obtained by numerical evaluation. Based on the mean indexes obtained for each experiment, the average completeness and correctness for the experiments were equal to 90.96% and 98.99%, respectively. The maximum completeness and correctness values are 99.19% and 99.94%, respectively, and the minimum values are 78.08% and 97.46%, respectively. The lowest values of completeness are associated to the vegetation occlusion areas and presence of shadows. / FAPESP: 2012/22332-2

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-10-31Bitstream added on 2014-06-13T20:47:04Z : No. of bitstreams: 1 gallis_rba_dr_prud.pdf: 3261376 bytes, checksum: 6967d0b5771ef57a837696cfb04efa2f (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Este trabalho propõe uma nova metodologia para extração de rodovias utilizando imagens aéreas digitais. A inovação baseia-se no algoritmo de Programação dinâmica (PD), que nesta metodologia realiza o processo de otimização no espaço objeto, e não no espaço imagem como as metodologias tradicionais de extração de rodovias por PD. A feição rodovia é extraída no espaço objeto, o qual implica um rigoroso modelo matemático, que é necessário para estabelecer os pontos entre o espaço imagem e objeto. Necessita-se que o operador forneça alguns pontos sementes no espaço imagem para descrever grosseiramente a rodovia, e estes pontos devem ser transformados para o espaço objeto para inicialização do processo de otimização por PD. Esta metodologia pode operar em diferentes modos (modo mono e estéreo), e com diversos tipos de imagens, incluindo imagens multisensores. Este trabalho apresenta detalhes da metodologia mono e estéreo e também os experimentos realizados e os resultados obtidos. / This work proposes a novel road extraction methodology from digital images. The innovation is based on the dynamic programming (DP) algorithm to carry out the optimisation process in the object space, instead of doing it in the image space such as the DP traditional methodologies. Road features are traced in the object space, which implies that a rigorous mathematical model is necessary to be established between image and object space points. It is required that the operator measures a few seed points in the image space to describe sparsely and coarsely the roads, which must be transformed into the object space to make possible the initialisation of the DP optimisation process. Although the methodology can operate in different modes (mono-plotting or stereoplotting), and with several image types, including multisensor images, this work presents details of our single and stereo image methodology, along with the experimental results.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:25Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-03-26Bitstream added on 2014-06-13T20:28:44Z : No. of bitstreams: 1 langhi_pjp_me_prud.pdf: 4558873 bytes, checksum: 6633a0b385f223c9200a10403ba4fa9b (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / As diferenças radiométricas entre áreas homólogas de imagens aéreas digitais são causadas por vários fatores e afetam os processos fotogramétricos, como a correspondência e a mosaicagem. Para que as imagens possam ser melhoradas, alguns procedimentos como correção geométrica e radiométrica são aplicados, sendo a correção radiométrica o tema de estudo deste trabalho. O processo de correção radiométrica em imagens aéreas digitais tem como principal objetivo tornar semelhantes os histogramas de imagens que possuam sobreposição, facilitando os processos posteriores de correspondência de pontos homólogos e a formação de mosaicos. O método proposto neste trabalho realiza em duas etapas a correção radiométrica para um bloco de imagens aéreas digitais. A primeira etapa é um processamento global, baseado nos dados dos histogramas. A segunda etapa é uma correção local, que pode ser realizada através de dois métodos estudados, sendo que o primeiro trata a interpolação dos valores de correção à partir de regiões homólogas, possibilitando a correção radiométrica da região de sobreposição das imagens; e o segundo método utiliza o ajuste de uma superfície parabolóide às diferenças radiométricas entre imagens, fornecendo, posteriormente, valores de correção para toda a imagem. Para realizar os processos descritos acima, foi implementado um programa em linguagem C, o qual realiza o ajuste local a partir de pontos correspondentes. Alguns experimentos foram realizados, utilizando três blocos de imagens aéreas obtidas com câmeras digitais Hasselblad de 22 e 39 megapixels, respectivamente, os quais apresentaram resultados satisfatórios. / Radiometric differences between homologous areas in digital aerial imagens are caused by several factors and affect the photogrammetric processes like correspondence and mosaicking. In order to enhance those images, some procedures like geometric and radiometric corrections can be applied, the last being the aim of this work. The process of radiometric adjustment in digital aerial images aim at to make similar the histograms of overlapping images, favoring the processes of correspondence and mosaicking formation. The method proposed in this work is performed in two stages: firstly a global processing based on the histograms data and secondly a local strategy, for which two methods were studied. The first is an interpolation of correction values corresponding to the radiometric differences in the overlapping images. The second method for the local adjustment uses surface adjustment in order to correct the differences in the corresponding regions. In order to assess the proposed methodology, a program in C language was implemented to perform the local adjustment based on some corresponding points. Some experiments were accomplished, using three blocks of aerial images taken with 22 and 39 megapixels digital cameras, and good results were achieved.

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-12-01T13:30:13Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Luiz C. A. M. Cavalcanti.pdf: 12456865 bytes, checksum: 8cefb0785da034136e29212e34ef9290 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-12-01T13:30:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Luiz C. A. M. Cavalcanti.pdf: 12456865 bytes, checksum: 8cefb0785da034136e29212e34ef9290 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-12-01T13:30:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Luiz C. A. M. Cavalcanti.pdf: 12456865 bytes, checksum: 8cefb0785da034136e29212e34ef9290 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-01T13:30:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Luiz C. A. M. Cavalcanti.pdf: 12456865 bytes, checksum: 8cefb0785da034136e29212e34ef9290 (MD5) Previous issue date: 2016-07-01 / Agência de Fomento não informada / During environmental crimes patrolling, the response time is a very important component for the success of the missions. Generally, infractions occur in remote and hard-access places, characteristics that hinder both the patrolling as well the action of environmental protection agents. To increase the approaches’ success rate and reduce the risk of human lives, unmanned aerial vehicles (UAVs) can be used to cover large areas of forest in a short time without being perceived by offenders, allowing the patrolling organs responsible for these areas to plan and act more efficiently in the repression of such crimes. The new problem generated by this approach is the huge amount of data generated during these missions, which often includes hours of video. The manual inspection of all this material in searching for anthropic elements is very tiring and error-prone. This work presents a evaluation of image segmentation techniques, inspections of features to be extracted, followed by a supervised classification of those segments for anthropic element detection in amazon’s rain forest aerial images. Besides making publicly available a dataset with more than 3,000 images and 10,000 segments labeled accordingly, this work investigates different strategies for anthropic elements classification. The experiments obtained a consistency error rate inferior to 8% in image segmentation and a precision above 94% on target objects classification through one-class classifiers ensemble, using One-class SVM and REPTree algorithms. / Durante o patrulhamento de crimes ambientais, o tempo de resposta é um componente muito importante no sucesso das missões. Geralmente as infrações ocorrem em lugares ermos e de difícil acesso, características que dificultam tanto o patrulhamento quanto a ação de agentes de preservação ambiental. Para aumentar a taxa de sucesso das abordagens e reduzir o risco de vidas humanas, veículos aéreos não-tripulados (VANTs) podem ser usados para cobrir grandes áreas de floresta em pouco tempo, sem que sejam percebidos por infratores, permitindo que os órgãos de patrulhamento dessas áreas possam planejar e agir com mais eficiência na repressão a esses crimes. O novo problema gerado por essa abordagem é a enorme quantidade de dados gerada durante essas missões, que muitas vezes compreendem horas de vídeo. A inspeção manual de todo esse material em busca de elementos antrópicos é muito cansativa e propensa a erros. Este trabalho apresenta uma avaliação de técnicas de segmentação de imagens, inspeção de características a serem extraídas, seguido da classificação supervisionada destes segmentos para detecção de elementos antrópicos em imagens aéreas da floresta amazônica. Além da publicação de uma base de dados com cerca de 3.000 imagens e 10.000 segmentos devidamente rotulados e investiga diferentes estratégias para classificação de elementos antrópicos. Os experimentos realizados obtiveram taxas de erro de consistência inferiores a 8% na segmentação das imagens utilizando o algoritmo SRM e precisão acima de 94% na classificação dos objetos de interesse através de conjuntos de classificadores unários, utilizando os algoritmos One-Class SVM e REPTree.

Um mosaico é o conjunto de fotos de uma determinada área, recortadas e montadas técnica e artísticamente, de forma a dar a impressão de que todo o conjunto é uma única fotografia. No caso de fotografias aéreas, sua utilização soluciona o problema da necessidade de se retratar uma área de interesse mais extensa do que o campo de cobertura das lentes da câmera utilizada. O foco deste trabalho é a criação automática de mosaicos buscando encontrar a posição real de um conjunto de imagens imagens adquiridas em baixa altitude, de baixa escala, em relação à um Mapa de Base, de escala maior, realizando, assim, uma correlação entre imagens de escalas diferentes. Este problema é abordado por técnicas de análise multi-escala, mais precisamente, pela utilização de filtros de Gabor. A metodologia desenvolvida utiliza um banco de filtros de Gabor aplicado sobre uma imagem de referência de modo que, a partir da aplicação destes filtros sobre a mesma, seja possível gerar um processo automático de geração do mosaico para o restante do conjunto de imagens. Experimentos realizados utilizando o método proposto demonstram a eficácia do mesmo para imagens com texturas de orientação marcante, como o caso de imagens aéreas de plantação de eucaliptos / A mosaic is a set of pictures of a given area, technically and artistically cut and ?glued? together, giving the impression that the entire set resembles a single picture. For aerial photography, the use of mosaics solves the problem of imaging an area of interest whose dimension is much larger than that covered by the majority of the cameras available. This work focuses on the automatic creation of mosaics and aims to compute the real position of a set of images acquired at low altitudes (lower scale), in relation with a base map larger scale), by correlating images in different scales. Multi-scale analysis techniques, in particular, the Gabor filters, constitute an approach to this problem. The proposed methodology uses a bank of Gabor filters applied over a reference image in a way that an automatic process of mosaic generation, with the remaining set of images, could be carried out. Experiments have shown the efficiency of the proposed technique especially for images with clear textural orientation, for example, the case of aerial photographs of eucalyptus plantations

Um mosaico é o conjunto de fotos de uma determinada área, recortadas e montadas técnica e artísticamente, de forma a dar a impressão de que todo o conjunto é uma única fotografia. No caso de fotografias aéreas, sua utilização soluciona o problema da necessidade de se retratar uma área de interesse mais extensa do que o campo de cobertura das lentes da câmera utilizada. O foco deste trabalho é a criação automática de mosaicos buscando encontrar a posição real de um conjunto de imagens imagens adquiridas em baixa altitude, de baixa escala, em relação à um Mapa de Base, de escala maior, realizando, assim, uma correlação entre imagens de escalas diferentes. Este problema é abordado por técnicas de análise multi-escala, mais precisamente, pela utilização de filtros de Gabor. A metodologia desenvolvida utiliza um banco de filtros de Gabor aplicado sobre uma imagem de referência de modo que, a partir da aplicação destes filtros sobre a mesma, seja possível gerar um processo automático de geração do mosaico para o restante do conjunto de imagens. Experimentos realizados utilizando o método proposto demonstram a eficácia do mesmo para imagens com texturas de orientação marcante, como o caso de imagens aéreas de plantação de eucaliptos / A mosaic is a set of pictures of a given area, technically and artistically cut and ?glued? together, giving the impression that the entire set resembles a single picture. For aerial photography, the use of mosaics solves the problem of imaging an area of interest whose dimension is much larger than that covered by the majority of the cameras available. This work focuses on the automatic creation of mosaics and aims to compute the real position of a set of images acquired at low altitudes (lower scale), in relation with a base map larger scale), by correlating images in different scales. Multi-scale analysis techniques, in particular, the Gabor filters, constitute an approach to this problem. The proposed methodology uses a bank of Gabor filters applied over a reference image in a way that an automatic process of mosaic generation, with the remaining set of images, could be carried out. Experiments have shown the efficiency of the proposed technique especially for images with clear textural orientation, for example, the case of aerial photographs of eucalyptus plantations

Orientador: Aluir Porfírio Dal Poz / Resumo: Neste trabalho foi proposta uma metodologia para a extração de contornos de telhados de edifícios no espaço-objeto, a partir da integração de um estéreo par de imagens aéreas de alta resolução e modelos 3D aproximados de telhado obtidos a partir de dados de varredura a LASER. Um modelo matemático considerando as propriedades radiométricas e geométricas dos telhados foi formulado a fim de representar o contorno do telhado no espaçoimagem, tendo como base o modelo de contorno ativo Snake. Esse modelo foi então adaptado para descrever os contornos no espaço-objeto considerando um estéreo par de imagens aéreas. Finalmente, o polígono ótimo que representa um dado contorno do telhado foi determinado a partir da otimização, via Programação Dinâmica, da função de energia criada. A solução obtida é uma representação mais acurada para o correspondente contorno do modelo 3D do telhado. O método desenvolvido apresenta também mecanismos para realizar a compensação automática de três tipos de problemas comuns em ambientes urbanos e que podem prejudicar a extração automática de telhados: obstruções perspectivas causadas por edifícios elevados, obstruções diretas causadas por vegetação que se eleva acima do telhado e sombras adjacentes aos telhados, as quais podem ser confundidas com as bordas do telhado. Os experimentos foram realizados utilizando imagens aéreas com GSD ≈ 0,10 m e nuvem de pontos LASER com densidade média de 6 pontos/m2. Os resultados mostraram que o método funciona adequad... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this work a methodology was proposed for extracting building roof contours in the object-space, by integration of a high-resolution aerial images stereo pair and 3D roof models reconstructed from LASER scanning data. A mathematical model considering the radiometric and geometric properties of roofs was developed in order to represent the roof contour in the image-space, based on the Snake active contour model. Then, the model was adapted to represent the contours in the object space considering a stereo pair of aerial images. Finally, the optimal polygon representing a selected roof contour was obtained by optimizing the proposed energy function using Dynamic Programming algorithm. The solution obtained, i.e., a polygon representing each 3D roof contour, will be a higher accurate representation for the correspondent contour of the 3D roof model. The proposed method also presents mechanisms to perform the compensation of three types of common problems in urban environment and which can disturb the automatic roof extraction: perspective occlusions caused by high buildings, occlusions caused by vegetation that covers the roof and shadows that are adjacent to the roofs which can be misinterpreted as roof edges. The experiments were performed using aerial images with GSD ≈ 0,10 m and LASER point cloud with average density of 6 points/m2. The results showed that the proposed method works properly in contour extraction of roofs with occlusion and shadows areas, presenting complet... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor