Identificação e Extração Automática de Indivíduos de Ipê-Amarelo em Imagens Obtidas por VANT

  • Willian Vieira de Oliveira Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE
  • Claudionor Ribeiro da Silva Universidade Federal de Uberlândia - UFU
Palavras-chave: Processamento Digital de Imagens, Extração de feições, Preservação ambiental.

Resumo

O processamento digital de imagens (PDI) representa um conjunto de técnicas que permite não apenas o tratamento de imagens, mas também proporciona uma maior facilidade na extração, análise e interpretação de informações contidas em imagens aéreas. Com o surgimento de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) ganhos significativos foram observados em termos de resolução espacial e temporal. Imagens adquiridas por VANT podem ser utilizadas em diversas atividades, como aquelas voltadas à conservação ambiental, como por exemplo, no monitoramento de indivíduos arbóreos protegidos por Lei ou em extinção, proporcionando maior controle das alterações ocorridas ao longo do tempo, em áreas de preservação. Dessa forma, é proposto nesse estudo a aplicação de técnicas de PDI em imagens VANT para detectar, extrair e espacializar indivíduos de espécies de Ipê-Amarelo. A metodologia contempla o desenvolvimento de rotinas computacionais, utilizando a linguagem Python, faz uso do classificador por máxima verossimilhança e de técnicas de morfologia matemática. Como resultados finais são obtidas as coordenadas geográficas dos indivíduos detectados nas imagens. Os resultados evidenciaram coerência com a realidade e mostraram que o algoritmo pode ser aplicado para fins ambientais, uma vez que este simplifica a organização do modo de trabalho na solução de problemas ambientais que envolvam a localização de espécies florestais para seu manejo e/ou controle.

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Referências

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Publicado
2019-12-13
Como Citar
OLIVEIRA, W. V. DE; SILVA, C. R. DA. Identificação e Extração Automática de Indivíduos de Ipê-Amarelo em Imagens Obtidas por VANT. Revista Brasileira de Cartografia, v. 71, n. 4, p. 1114-1134, 13 dez. 2019.
Seção
Artigos Originais