Sistema inteligente para detecção de manchas de óleo na superfície marinha através de imagens de SAR/

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Resumo: Derramamentos de óleo sobre o mar, mesmo que acidentais, geram enormes conseqüências negativas para a área afetada. Os prejuízos são ambientais e econômicos, principalmente com a proximidade dessas manchas de áreas de preservação e/ou zonas costeiras. O desenvolvimento de técnicas automática...

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Detalhes bibliográficos
Principais autores:	Souza, Danilo Lima de., Dória Neto, Adrião Duarte., Mata, Wilson da.
Formato:	Dissertação
Publicado em:
Assuntos:	Algoritmo - Dissertação. Processamento digital de imagens - Classificadores neurais - Derramamento de óleo - Superfície marinha - Manchas de óleo - Imagens de SAR(Synthetic Aperture Radar) - Algorithm. Digital image processing. Neural classifiers. Oil spill. Sea surface. Oil slick. SAR images.
Endereço do item:	https://app.bczm.ufrn.br/home/#/item/85230
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spelling	oai:localhost:123456789-600892023-06-22T21:02:57Z Sistema inteligente para detecção de manchas de óleo na superfície marinha através de imagens de SAR/ Souza, Danilo Lima de. Dória Neto, Adrião Duarte. Mata, Wilson da. Algoritmo - Dissertação. Processamento digital de imagens - Dissertação. Classificadores neurais - Dissertação. Derramamento de óleo - Superfície marinha - Dissertação. Manchas de óleo - Imagens de SAR(Synthetic Aperture Radar) - Dissertação. Algorithm. Digital image processing. Neural classifiers. Oil spill. Sea surface. Oil slick. SAR images. Resumo: Derramamentos de óleo sobre o mar, mesmo que acidentais, geram enormes conseqüências negativas para a área afetada. Os prejuízos são ambientais e econômicos, principalmente com a proximidade dessas manchas de áreas de preservação e/ou zonas costeiras. O desenvolvimento de técnicas automáticas para a identiﬁcação de manchas de óleo sobre a superfície marinha, capturadas através de imagens de Radar, auxiliam num completo monitoramento dos oceanos e mares. Contudo, manchas de diferentes origens podem ser visualizadas nesse tipo de produção de imagem, tornando o monitoramento difícil. O sistema proposto neste trabalho, baseado em técnicas de processamento digital de imagens e redes neurais artiﬁciais, tem o objetivo de identiﬁcar a mancha analisada e discernir entre óleo e os demais fenômenos geradores de mancha. Testes nos blocos funcionais que compõem o sistema proposto permitem a implementação de diferentes algoritmos, assim como sua análise detalhada e pontual. Os algoritmos que tratam do processamento digital de imagem (ﬁltragem do ruído speckle e gradiente), assim como o de classiﬁcação (Perceptron de Múltiplas Camadas, rede de função de Base Radial, Máquina de Vetor de Suporte e Máquina de comitê) são apresentados e comentados.O desempenho ﬁnal do sistema, com diferentes tipos de classiﬁcadores, é apresentado através da curva ROC. As taxas de acertos são consideradas condizentes com o que a literatura de detecção de manchas de óleo na superfície oceânica através de imagens de SAR apresenta.#$&Abstract: Oil spill on the sea, accidental or not, generates enormous negative consequences for the affected area. The damages are ambient and economic, mainly with the proximity of these spots of preservation areas and/or coastal zones. The development of automatic techniques for identiﬁcation of oil spots on the sea surface, captured through Radar images, assist in a complete monitoring of the oceans and seas. However spots of different origins can be visualized in this type of imaging, which is a very difﬁcult task. The system proposed in this work, based on techniques of digital image processing and artiﬁcial neural network, has the objective to identify the analyzed spot and to discern between oil and other generating phenomena of spot. Tests in functional blocks that compose the proposed system allow the implementation of different algorithms, as well as its detailed and prompt analysis. The algorithms of digital image processing (speckle ﬁltering and gradient), as well as classiﬁer algorithms (Multilayer Perceptron, Radial Basis Function, Support Vector Machine and Committe Machine) are presented and commented.The ﬁnal performance of the system, with different kind of classiﬁers, is presented by ROC curve. The true positive rates are considered agreed with the literature about oil slick detection through SAR images presents. 2 2022-10-05T15:06:58Z 2022-10-05T15:06:58Z 2006. Dissertação 004.421 S729s DISSERT 85230 https://app.bczm.ufrn.br/home/#/item/85230 https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15516/1/DaniloLS.pdf
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description	Resumo: Derramamentos de óleo sobre o mar, mesmo que acidentais, geram enormes conseqüências negativas para a área afetada. Os prejuízos são ambientais e econômicos, principalmente com a proximidade dessas manchas de áreas de preservação e/ou zonas costeiras. O desenvolvimento de técnicas automáticas para a identiﬁcação de manchas de óleo sobre a superfície marinha, capturadas através de imagens de Radar, auxiliam num completo monitoramento dos oceanos e mares. Contudo, manchas de diferentes origens podem ser visualizadas nesse tipo de produção de imagem, tornando o monitoramento difícil. O sistema proposto neste trabalho, baseado em técnicas de processamento digital de imagens e redes neurais artiﬁciais, tem o objetivo de identiﬁcar a mancha analisada e discernir entre óleo e os demais fenômenos geradores de mancha. Testes nos blocos funcionais que compõem o sistema proposto permitem a implementação de diferentes algoritmos, assim como sua análise detalhada e pontual. Os algoritmos que tratam do processamento digital de imagem (ﬁltragem do ruído speckle e gradiente), assim como o de classiﬁcação (Perceptron de Múltiplas Camadas, rede de função de Base Radial, Máquina de Vetor de Suporte e Máquina de comitê) são apresentados e comentados.O desempenho ﬁnal do sistema, com diferentes tipos de classiﬁcadores, é apresentado através da curva ROC. As taxas de acertos são consideradas condizentes com o que a literatura de detecção de manchas de óleo na superfície oceânica através de imagens de SAR apresenta.#$&Abstract: Oil spill on the sea, accidental or not, generates enormous negative consequences for the affected area. The damages are ambient and economic, mainly with the proximity of these spots of preservation areas and/or coastal zones. The development of automatic techniques for identiﬁcation of oil spots on the sea surface, captured through Radar images, assist in a complete monitoring of the oceans and seas. However spots of different origins can be visualized in this type of imaging, which is a very difﬁcult task. The system proposed in this work, based on techniques of digital image processing and artiﬁcial neural network, has the objective to identify the analyzed spot and to discern between oil and other generating phenomena of spot. Tests in functional blocks that compose the proposed system allow the implementation of different algorithms, as well as its detailed and prompt analysis. The algorithms of digital image processing (speckle ﬁltering and gradient), as well as classiﬁer algorithms (Multilayer Perceptron, Radial Basis Function, Support Vector Machine and Committe Machine) are presented and commented.The ﬁnal performance of the system, with different kind of classiﬁers, is presented by ROC curve. The true positive rates are considered agreed with the literature about oil slick detection through SAR images presents.
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