SENSORIAMENTO REMOTO

Pesquisadores da FAB recebem prêmio em Simpósio nos Estados Unidos

A equipe apresentou seu trabalho em uma sessão especial dedicada aos vencedores do concurso
Publicada em: 02/08/2017 10:00
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Fonte: Agência Força Aérea, por Tenente João Elias

Pesquisadores do Instituto de Estudos Avançados (IEAV), um dos institutos do Departamento de Ciência e Tecnologia Aeroespacial (DCTA) da Força Aérea Brasileira (FAB), receberam, nos Estados Unidos, a premiação por terem obtido o 3º lugar na classificação final do concurso “Data Fusion Contest”. O evento, considerado o mais importante em nível internacional na área de Sensoriamento Remoto, foi organizado pela Sociedade de Ciências e Gerenciamento Remoto (IEE GRSS - Internacional Geoscience and Remote Sensing Society) e contou com a participação de mais 500 equipes de universidades, centros de pesquisa, agências espaciais e empresas, de 50 países, totalizando 856 submissões.

A equipe, formada pelos Tenentes Marielcio Gonçalves Lacerda e Camila Souza dos Anjos Lacerda e pelos pesquisadores Roberto Salles e Leidiane Andrade, apresentou seu trabalho em uma sessão especial dedicada aos vencedores do concurso, durante o simpósio internacional (IEEE IGARSS - International Geoscience and Remote Sensing Symposium). Realizado no período de 23 a 28 de Julho, na cidade de Fort Worth, no estado do Texas, nos Estados Unidos, o IEEE IGARSS teve como tema “Dados abertos para a classificação global multimodal do uso da Terra” (do inglês, Open Data for Global Multimodal Land Use Classification).

“Essa foi a primeira vez que pesquisadores do Brasil conseguiram ficar entre as equipes premiadas. Um reconhecimento de que nossa pesquisa realizada no IEAV está entre as melhores do mundo, contribuindo não só para a Força Aérea como também para toda a sociedade brasileira”, ressaltou o Tenente Marielcio.

Concurso

O concurso buscou promover a inovação em algoritmos de classificação de imagens e fornecer comparações objetivas e justas entre os métodos. Cada equipe deveria classificar 17 classes de uso do solo (urbanos e rurais), utilizando imagens dos sensores orbitais Landsat 8 e do Sentinel 2, ambas reamostradas para uma resolução espacial de 100 metros, para quatro cidades: Amsterdã (Holanda), Chicago (Estados Unidos), Madrid (Espanha) e Xi An (China).

Os brasileiros utilizaram o algoritmo de Árvore de Decisão (Random Forest – Floresta Randômica) para classificar as imagens. Porém, antes de serem inseridos no sistema, os registros foram tratados com o objetivo de atingir melhor confiabilidade e precisão.

A equipe do IEAV obteve uma exatidão global de 72,38%. A equipe campeã, formada por membros da Universidade de Tóquio e de Munique, obteve exatidão de 74,94%. O segundo colocado foi a equipe da AGT Internacional, da Suíça, com 72,63%.

A técnica pode ser aplicada, por exemplo, pela área de inteligência do Comando de Operações Aeroespaciais (COMAE), em cenários que serão imageados por diferentes sensores, sob diferentes condições atmosféricas, diferentes datas e resoluções espaciais e espectrais.