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IPSTERS - IPSentinel Terrestrial Enhanced Recognition System

Estado do projeto
Em curso
Financiamento
Fundação para a Ciência e Tecnologia
Prazo de execução
fevereiro 2019 - fevereiro 2021 (2 anos)
Participantes

NOVAIMS, UNINOVA e DGT.

Equipa

Mário Caetano, Hugo Costa e Pedro Benevides.

Objetivo

Aplicar técnicas de Inteligência Artificial (IA) no processamento de imagens de satélite disponibilizadas pelo IPSentinel para geração optimizada e automatizada de mapas de valor acrescentado de ocupação de solo. São exploradas duas linhas de investigação na área da IA para a classificação de mapas de ocupação de solo; o Active Learning e o Fuzzy Logic. Pretende-se definir uma metodologia para a produção de mapas de ocupação de solo em tempo quase real, assim que seja disponibilizada a imagem de satélite. Esta questão levanta um problema relativamente novo; a gestão de grande volume de informação de deteção remota (paradigma do big data). Seguindo esta premissa é também explorada a utilização de técnicas avançadas de computação, GPU (Graphical Processing Unit) e FPGA (Field-Programmable Gate Array) para acelerar a produção dos mapas de ocupação de solo.

Resultados esperados

Produção de 4 tipos de mapas de ocupação de solo (nível-3):

  • Mapas de áreas irrigadas e corpos de água.
  • Mapa florestal com discriminação de espécies
  • Mapa temporal das alterações florestais (áreas ardidas e cortes)
  • Outros mapas a considerar pelo conselho consultivo do projeto
Publicações

Relatórios

Relatório anual FCT - Fevereiro 2020

Artigos publicados

  • Costa, H., Giraldo, A., Caetano, M., 2020.
    Exploring BFAST to detect forest changes in Portugal, Proc. SPIE 11533, Image and Signal Processing for Remote Sensing XXVI, 1153308, https://doi.org/10.1117/12.2566669;

  • Costa, H., Benevides, P., Marcelino, F., Caetano, M., 2020
    Introducing automatic satellite image processing into land cover mapping by photo-interpretation of airborne data. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLII-3/W11, 29–34. doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-W11-29-2020.

A DGT

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Portugal

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