Dados da Submissão

Título

DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE LINEAMENTOS GEOLÓGICOS COM BASE EM REDESNEURAIS CONVOLUCIONAL EM IMAGEM RADAR

Texto do resumo

Resumo: A análise de estruturas lineares naturais denominadas “lineamentos”, visíveis em fotografias aéreas ou imagens de satélite, auxilia os geólogos na coleta de informações sobre as propriedades estruturais de rochas subterrâneas e no estudo de regiões subcontinentais, a partir da análise dos padrões de feições geológicas lineares, capazes de revelar o histórico de tensões impostas em grandes unidades crustais. Segundo O’Leary et al, “lineamento é uma característica linear simples ou composta de uma superfície, cujas partes são alinhadas em uma relação retilínea ou ligeiramente curvilínea, e que difere distintamente do padrão de características adjacentes epresumivelmente pode refletir um fenômeno subterrâneo. A interpretação das imagens de satélite, para a análise de lineamentos, geralmente é realizada a partir da interpretação visual e detecção manual, sendo este um método demorado, que depende diretamente da experiência do intérprete, corroborando para a obtenção de resultados subjetivos. A detecção manual dos lineamentos pode acarretar a não identificação dos mesmos em determinadas áreas, como exemplo, áreas densamente vegetadas. O uso de métodos de análise automatizada para a detecção de características lineares em imagens digitais, pode reduzir os erros resultantes da interpretação humana. Deste modo, a imperiosidade no uso de dados automatizados viu-se cada vez mais importante. O objetivo deste estudo é realizar a detecção automática de lineamentos na região sudoeste do estado do Rio Grande do Sul, a partir da abordagem por redes neurais artificiais, projetadas para levar em conta a continuidade da informação da forma e geometria. Neste trabalho, propõem-se uma arquitetura de rede neural convolucional (CNN), por esta oferecer uma grande vizinhança direcional e circular, acoplada com um campo de gradiente direcional induzido, capaz de unir bordas com orientação semelhante e contínua. Além disso, esta arquitetura é composta por um algoritmo específico, capaz de realçar bordas em imagens de satélite e fotografias aéreas digitalizadas, através da transformada de Hough, que é um a técnica de filtragem direcional. A detecção e extração automática dos lineamentos na área de estudo foi realizada a partir do modelo digital de elevação SRTM-Shuttle Radar Topography, com 30 m de resolução espacial, no qual foi aplicado a técnica de sombreamento analítico (hillshade) e submetido às técnicas de detecção de bordas Sobel, Canny, BW-boundaries e, posteriormente à técnica de transformada de Hough. Como resultado, foi possível verificar a capacidade da CNN na identificação Verifica-se a capacidade da CNN, permitiu identificar falhas, fraturas, limites geológicos, assim como outras feições geológicas lineares relacionadas aos lineamentos, na sua maioria orientados à NW-SE e de maior extensão, com inclinação de 450. A rede convolucional oferece muitas vantagens para a deteção de segmentos lineares ou curvos conectados, mesmo com uma grande proporção de ruído e a presença de oclusões mascarando partes do segmento. Mostra-se eficiente em relação a interpretação visual, para a deteção de lineamentos geológicos em fotografias aéreas.

Palavras Chave

Lineamentos; Aprendizagem de máquina; rede neural convolucional