Abstract

CHANCHI-GOLONDRINO, Gabriel-Elías; OSPINA-ALARCON, Manuel-Alejandro  and  SABA, Manuel. Abordagem de análise de Fourier para identificação de corpos d’água por meio de imagens hiperespectrais. Rev. Fac. ing. [online]. 2024, vol.33, n.67, e17232.  Epub Feb 29, 2024. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v33.n67.2024.17232.

Ao contrário das imagens convencionais, que possuem três canais de informação, as imagens hiperespectrais são compostas por um grande número de canais espectrais que permitem fornecer informações detalhadas sobre os diferentes materiais nelas presentes. Assim, tendo em conta o grande potencial que estas imagens têm na monitorização de alterações no ambiente e considerando a importância dos corpos de água doce para a vida e a natureza, é relevante propor e avaliar a eficácia de diferentes métodos computacionais focados na detecção de corpos. de água em imagens hiperespectrais. Portanto, o objetivo desta pesquisa é propor e avaliar um método computacional baseado na similaridade de fases de Fourier para detecção de corpos d'água neles. Para isso foram definidas quatro fases metodológicas: exploração e seleção de tecnologias livres para análise de imagens hiperespectrais, determinação do pixel característico dos corpos d'água, cálculo da similaridade de fase de Fourier entre o pixel representativo dos corpos d'água e o 200 pixels de amostra escolhidos em corpos d'água e outros materiais, e verificação do método em uma imagem hiperespectral de teste. O método proposto foi implementado através da utilização das bibliotecas Spectral, NumPy e Pandas Python, obtendo como resultado para as primeiras 170 bandas uma similaridade de fase média de 99,46% em relação aos pixels de corpos d'água e uma similaridade de fase mínima com pixels de corpos de água de 93,01%. Os resultados permitem concluir que o método proposto é eficaz para detecção de pixels de corpos d'água e pode ser utilizado ou extrapolado como alternativa aos métodos de detecção baseados em métricas de correlação e aprendizado de máquina.

Keywords : análise de Fourier; aprendizado de máquina; detecção de corpos d'água; imagem hiperespectral; sensoriamento remoto; visão computacional.

        · abstract in English | Spanish     · text in English     · English ( pdf )