[pt] O objetivo genérico desta tese foi o desenvolvimento de uma arquitetura computacional distribuída para a interpretação automática, baseada em objetos, de grandes volumes de dados de imagem de sensoriamento remoto, com foco na distribuição de dados e processamento em um ambiente de computação em nuvem. Dois objetivos específicos foram perseguidos: (i) o desenvolvimento de uma nova arquitetura distribuída para análise de imagens que é capaz de lidar com vetores e imagens ao mesmo tempo; e (ii) a modelagem e implementação de uma plataforma distribuída para a interpretação de grandes volumes de dados de sensoriamento remoto. Para validar a nova arquitetura, foram realizados experimentos com dois modelos de classificação – um de cobertura da terra e outro de uso do solo – sobre uma imagem QuickBird de uma área do município de São Paulo. Os modelos de classificação, propostos por Novack (Novack09), foram recriados usando as estruturas de representação do conhecimento da nova plataforma. Nos experimentos executados, a plataforma foi capaz de processar todo o modelo de classificação de cobertura da terra para uma imagem de 32.000x32.000 pixels (aproximadamente 3,81 GB), com aproximadamente 8 milhões de objetos de imagem (aproximadamente 23,2 GB), em apenas 1 hora, utilizando 32 máquinas em um serviço de nuvem comercial. Resultados igualmente interessantes foram obtidos para o modelo de classificação de uso do solo. Outra possibilidade de paralelismo oferecida pelas estruturas de representação de conhecimento da plataforma também foi avaliada. / [en] The general objective of this thesis was the development of a distributed computational architecture for the automatic, object-based interpretation of large volumes of remote sensing image data, focusing on data and processing distribution in a cloud computing environment. Two specific objectives were pursued: (i) the development of a novel distributed architecture for image analysis that is able to deal with vectors and rasters at the same time; and (ii) the design and implementation of an open-source, distributed platform for the interpretation of very large volumes of remote sensing data. In order to validate the new architecture, experiments were carried out using two classification models – land cover and land use – on a QuickBird image of an area of the São Paulo municipality. The classification models, proposed by Novack (Novack09), were recreated using the knowledge representation structures available in the new platform. In the executed experiments, the platform was able to process the whole land cover classification model on a 32,000x32,000-pixel image (approximately 3.81 GB), with approximately 8 million image objects (approximately 23.2 GB), in just one hour, using 32 machines in a commercial cloud computing service. Equally interesting results were obtained for the land use classification model. Another possibility of parallelism provided by the platform s knowledge representation structures was also evaluated.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:26196 |
| Date | 27 April 2016 |
| Creators | RODRIGO DA SILVA FERREIRA |
| Contributors | RAUL QUEIROZ FEITOSA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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