[Talk-br] Vetorização de matas no OSM com Sentinel-2

Gerald Weber gweberbh em gmail.com
Quinta Setembro 13 13:06:04 UTC 2018


Oi Sérgio

iniciativa fantástica, por acaso vi este artigo hoje:
Supervised Classification of Multisensor Remotely Sensed Images Using a
Deep Learning Framework
http://www.mdpi.com/2072-4292/10/9/1429

talvez seja de interesse

abraço

Gerald

Obs: cirei um alerta no Google Acadêmico para me avisar sobre artigos
científicos onde aparece a palavra "OpenStreetMap"

2018-09-12 20:40 GMT-03:00 Sérgio V. <svolk2 em hotmail.com>:

> Prezados(as),
>
> venho aqui expor e submeter à apreciação da comunidade OSM no Brasil uma
> proposta de método de mapeamento de matas para o OSM (natural=wood e
> landuse=forest) , baseado em vetorização semi-automatizada de imagens do
> satélite Sentinel-2, para o que peço autorização para uso em mapeamento no
> OSM no Brasil.
>
> A proposta detalhada passo-a-passo encontra-se documentada na página wiki
> "Vetorização de matas com Sentinel-2":
> https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Vetoriza%C3%A7%C3%
> A3o_de_matas_com_Sentinel-2
>
> Os testes já realizados (sem upload) encontram-se na página:
> https://wiki.openstreetmap.org/wiki/User:SergioAJV/
> Sentinel-2_vectorizing_tests
>
> O objetivo desta proposta, resumidamente, é contribuir com uma
> ferramenta para o mapeamento no OSM de grandes coberturas de matas.
>
> A justificativa consiste, basicamente, em que o método possibilita mapear
> grandes áreas de mata, de municípios ou regiões de interesse,
> adequadamente, mais rapidamente, e com melhor precisão geométrica do que o
> que comumente pode ser encontrado ou realizado em mapeamento exclusivamente
> manual e com as imagens disponíveis nem sempre atualizadas e que, de todo
> modo, não permitem escolha, como de épocas do ano mais propícias à
> identificação de vegetação.
>
> O método se destina a matas. Não se destina ao mapeamento de objetos
> pequenos. A resolução das imagens disponíveis é de 10 e 20m/pixel, e as geometrias
> resultantes da ordem de ~1nó/10m em curvas. Ainda assim maior do que se
> pode encontrar muitas vezes em mapeamento manual de "landcover", como
> matas. O processo pode gerar cerca de 100 a 150 nós por km2, em áreas com
> muita variedade de tipos de matas. O que significa cerca de 1.000.000 de
> nós a partir de 1 imagem Sentinel de 100x100km. Menos que isso em áreas
> mais homogêneas.
>
> O método exige o controle ativo dos parâmetros de distinção de classes de
> vegetação e demais elementos geográficos a partir das imagens de satélite,
> em todo o andamento do processo, até o resultado final na geração de
> vetores .osm.
> Exige certo tempo na aplicação dos passos, e sobretudo atenção, como na
> medição de valores de pixels para as classes de objetos, escolha de objetos
> para amostragem, bem como na verificação do resultado final. Não é um
> processo imediato. Ainda assim, permite grande ganho de tempo no mapeamento.
>
> Mais detalhes podem ser encontrados nas citadas páginas de documentação.
>
> Agradeço sua atenção e apreciação, acolhendo questões ou comentários no
> que desejarem e/ou julgarem necessário.
>
>
> - - - - - - - - - - - - - - - -
>
> Sérgio - http://www.openstreetmap.org/user/smaprs
>
> _______________________________________________
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