Resumo

MORENO-VERGARA, María-Camila et al. Análise de imagens de satélite usando técnicas de aprendizado profundo e aeronaves pilotadas remotamente para a descrição detalhada de estradas terciárias. Rev. Fac. ing. [online]. 2021, vol.30, n.58, e102.  Epub 22-Dez-2021. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v30.n58.2021.13816.

Este documento apresenta os resultados de uma prova de conceito para uma descrição mais detalhada da infraestrutura social e complementar no entorno das estradas terciárias da região de Taminango, no departamento de Nariño. Inicialmente, um conjunto de dados foi obtido com amostras de imagens gratuitas de imagens de satélite do Google Maps e OpenStreetMaps. Posteriormente, algoritmos de aprendizado profundo supervisionado com topologia de rede FCN (Fully Convolutional Network) foram aplicados para o processo de rotulagem dos pontos de interesse e identificação do estado das estradas usando Keras e TensorFlow. Posteriormente, é proposto um sistema composto por um aplicativo desktop e um aplicativo móvel que integra as funcionalidades do algoritmo treinado por meio de uma interface intuitiva e lógica simples que estimula a interação com o consultor. O aplicativo de desktop inclui uma GUI projetada em Python para a rotulagem de pontos de interesse. Por seu turno, a aplicação móvel foi desenvolvida com Flutter e inclui uma base de dados com documentação das rotas e rede viária da região. Inclui um sistema de realidade aumentada em Vuforia Engine e Unity com conteúdo virtual desenvolvido em Blender e SolidWorks; Um modelo 3D do mapa da região foi recriado para facilitar a interação e visualização dos pontos de interesse e do estado das estradas de estudo. Além disso, foram coletadas informações complementares por meio de aeronaves pilotadas remotamente, para aquisição de dados em ambientes de difícil acesso, e da participação da comunidade para descrição e identificação de áreas não visíveis em mapas oficiais ou estatísticas. Este estudo aborda um método de classificação e identificação da situação da malha rodoviária terciária na região, bem como a marcação de pontos de interesse para a gestão eficiente de recursos para o desenvolvimento de novas infraestruturas na região.

Palavras-chave : aeronave pilotada remotamente; aprendizagem profunda; imagens de satélite; participação da comunidade; realidade aumentada; rotas terciárias.

        · resumo em Inglês | Espanhol     · texto em Inglês     · Inglês ( pdf )