Segmentação Distribuída de Imagem de Sensoriamento Remoto a partir de Banco de Dados PostgreSQL/InterIMAGE

Authors

  • Simone Dutra Martins Guarda Universidade de Brasília – Instituto de Geociências, Campus Universitário Darcy Ribeiro, s/n, Asa Norte, 70919-970, Brasília-DF, Brasil
  • Edson Eyji Sano Embrapa Cerrados, BR-020 km 18, s/n, 73301-970 Planaltina-DF, Brasil
  • Edilson Souza Bias Universidade de Brasília – Instituto de Geociências, Campus Universitário Darcy Ribeiro, s/n, Asa Norte, 70919-970, Brasília-DF, Brasil
  • Emiliano Ferreira Castejon Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – Divisão de Processamento de Imagens Av. dos Astronautas, 1758, 12227-010, São José dos Campos-SP, Brasil
  • Patrick Nigri Happ Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rua Marquês de São Vicente 225, 22453-900, Rio de Janeiro, RJ, Brasil
  • Alexandre de Amorim Teixeira Universidade de Brasília – Instituto de Geociências, Campus Universitário Darcy Ribeiro, s/n, Asa Norte, 70919-970, Brasília-DF, Brasil
  • Rodrigo Rodrigues Antunes Universidade de Brasília – Instituto de Geociências, Campus Universitário Darcy Ribeiro, s/n, Asa Norte, 70919-970, Brasília-DF, Brasil
  • Rogério Baptista de Sousa Universidade de Brasília – Instituto de Geociências, Campus Universitário Darcy Ribeiro, s/n, Asa Norte, 70919-970, Brasília-DF, Brasil

DOI:

https://doi.org/10.11137/2020_2_426_436

Keywords:

Segmentação, InterIMAGE, PostGIS

Abstract

A abordagem de classificação baseada em objetos representa um novo paradigma no processamento de imagens de altas resoluções espaciais, espectrais e temporais, e a construção de objetos baseia-se na segmentação das imagens. A análise de imagens baseada em objetos (GEOBIA - Geographic Object-Based Image Analysis) apresenta métodos capazes de explorar, além de atributos espectrais, elementos como textura, forma ou contexto. Existem aplicações que buscam melhorar o desempenho computacional com soluções sequenciais e distribuídas, ou programas como TerraView que abordam o uso de sistemas gerenciadores de banco de dados. Este trabalho propõe explorar especificações de aplicações para integrar o Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) PostgreSQL/PostGIS e o classificador Object-Based Image Analysis (OBIA) do InterIMAGE Desktop para processamento de grandes imagens orbitais. O método apresentado é expansível no uso da biblioteca TerraLib 5, com linguagem de programação C++. Os experimentos realizados com as representações matriciais (raster) indicaram a viabilidade das aplicações e podem se consolidar sob a forma de processos de armazenamento e processamento da segmentação no SGBD.

References

About Neta, S. R. A.; Bias, E. S. & Santos, C. A. M. 2018. Classificação baseada em objetos e mineração de dados.

Aplicação de ferramentas open source no mapeamento de área urbana. Revista Brasileira de Cartografia,

(3): 932-966.

Antunes, R. R.; Souza, E. S.; Brites, R. S. & Costa, G. A. O.

Desenvolvimento de técnica para monitoramento do cadastro urbano baseado na classificação orientada a objetos. Estudo de caso: município de Goianésia - GO. Revista Brasileira de Cartografia, 67(2):

-372.

Baatz, M. & Schäpe, A. 2000. Multiresolution segmentation: an

optimization approach for high quality multi-scale image segmentation. In: Angewandte Geographische Informations Verarbeitung, p. 12-23. Wichmann-Verlag,

Heidelberg. Disponível em: <http://www.ecognition.

com/sites/default/files/ 405_baatz_fp_12.pdf>. Acesso em: 13 mai. 2018.

Blaschke, T. 2010. Object-based image analysis for remote

sensing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65(1): 2-16.

Blaschke, T. & Strobl, J. 2001. What’s wrong with pixels? Some

recent developments interfacing remote sensing and

GIS. GeoBIT, 6(6): 12-17.

Blaschke, T.; Lang, S. & Hay, G. J. 2008. Object based Image

Analysis – Spatial Concepts for Knowledge-Driven

Remote Sensing Applications. Lecture Notes in Geoin-formation and Cartography. Springer-Verlag, Berlin,

p.

Blaschke, T.; Hay, G. J.; Kelly, M.; Lang, S.; Hofmann, P.;

Addink, E.; Feitosa, R. Q.; Meer, F. V. D.; Werff, H.

V. D.; Coillie & F. V. & Tiede, D. 2014. Geographic object-based image analysis–towards a new paradigm. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote

Sensing, 87: 180-191.

Chubey, M. S.; Franklin, S. E. & Wulder, M. A. 2006. Object-based analysis of Ikonos-2 imagery for extraction

of forest inventory parameters. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 72(4): 383-394.

Costa, G. A. O. P.; Feitosa, R. Q.; Fonseca, L. M. G.; Oliveira, D. A. B.; Ferreira, R. S. & Castejon, E. F. 2010.

Knowledge-based interpretation of remote sensing

data with the InterIMAGE system: major characteristics and recent developments. Proceedings of the 3rd

GEOBIA.

DEFINIENS IMAGING. 2016. eCognition. Disponível

em: <http://www.ecognition.com/>. Acesso em:

/10/2016.

Espíndola, G. M. & Câmara, G. 2007. Ajuste de parâmetros

no algoritmo de segmentação de imagens do software eCognition®. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE

SENSORIAMENTO REMOTO, 13., Florianópolis,

SC. Anais... São José dos Campos: INPE, p. 5739-

Hay, G. J. & Castilla, G. 2008. Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA): A new name for a new discipline. In: Blaschke, T.; Lang, S. & Hay, G. (Eds.),

Object Based Image Analysis. Nova York, Springer,

p. 93-112.

INTERIMAGE. InterIMAGE – Interpreting images freely. Desenvolvido por Laboratório de Visão Computacional

da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Rio de Janeiro, Brasil, 2009. Disponível em: http://

www.lvc.ele.pucrio.br/projects/interimage/. Acesso

em: 03 out. 2016.

Novack, T. & Kux, H. J. H. 2010. Urban land cover and land

use classification of an informal settlement area using

the open-source knowledge-based system InterIMAGE. Health, Risk & Society, 55(1): 23-41.

Oliveira, J. C. & Formaggio, A. R.; Epiphanio, J. C. N.; Luiz,

A. J. B. 2003. Index for the evaluation of segmentation

(IAVAS): An application to agriculture. Mapping Sciences and Remote Sensing. 40(3): 155-169.

POSTGIS. PostGIS Manual. Disponível em:

net/docs/>. Acesso em: 20 jul. 2018.

Sample, J. R. & Ioup, E. 2010. Image tile creation. In: SampleE,

J. T. & Ioup, E. (eds.) Tile-Based Geospatial Information Systems. Nova York, Springer, p. 81-95.

Schultz, B.; Formaggio, A. R.; Eberhardt, I. D. R.; Sanches, I.

D. A.; Oliveira, J. C. & Luiz, A. J. B. 2016. Classificação orientada a objetos em imagens multitemporais

Landsat aplicada na identificação de cana-de-açúcar

e soja. Revista Brasileira de Cartografia, 68(1): 131-

TERRALIB. 2017. TerraLib and TerraView Wiki Page. Disponível em: <http://www.dpi.inpe.br/terralib5/>. Acesso

em: 16 jan. 2017.

Zhong, C.; Zhongmin, Z.; Dongmei, Y. & Renxi, C. 2005. Multiscale segmentation of the high resolution remote sensing image. In: INTERNATIONAL GEOSCIENCE

AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, IGARSS

, Seul, 2005. Proceedings, IEEE, p. 3682-3684.

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Published

2020-08-21

Issue

Vol. 43 No. 2 (2020)

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