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Geração de ortomosaico com a integração dos parâmetros de orientação de imagens de drone multicâmera para extração de parâmetros de qualidade da água com técnicas de visão computacional e índices espectrais

Processo: 21/12477-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de novembro de 2021
Vigência (Término): 31 de outubro de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Alisson Fernando Coelho do Carmo
Beneficiário:Renan Pereira Biazini
CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
Atividades profissionais, científicas e técnicas não especificadas anteriormente
Vinculado ao auxílio:21/03110-8 - Monitoramento automatizado de recursos hídricos para detecção de macrófitas por meio de técnicas de visão computacional e modelos bio-ópticos com integração de imagens multiespectrais de satélite e de drone, AP.PIPE
Assunto(s):Computação em nuvem   Integração de tecnologias   Sensoriamento remoto   Georreferenciamento   Processamento de imagens   Inteligência artificial   Visão computacional   Gestão de recursos hídricos

Resumo

A extração de parâmetros de corpos hídricos por imagens captadas por sensoriamento remoto representa um desafio atual no estado da arte. Ainda maiores são as dificuldades associadas a essa metodologia aplicada em imagens de drone. A partir das validações realizadas no PIPE Fase 1 que comprovaram a possibilidade de extrair parâmetros de recursos hídricos, como por exemplo, a quantificação de macrófitas, com uma precisão promissora, o Projeto PIPE fase 2 prevê o refinamento e aprofundamento da metodologia proposta e a automatização integral desse processo. Para isso, é necessário aprimorar a captura das informações utilizando Drone, e por essa razão, essa bolsa prevê a compatibilização da geração de ortomosaico em um sistema de múltiplas câmeras embarcadas no drone. As imagens serão georreferenciadas a partir de coordenadas precisas para viabilizar a geração dos ortomosaicos para serem posteriormente processados com algoritmos de visão computacional e inteligência artificial. As saídas do processamento com os algoritmos de inteligência artificial e visão computacional serão representadas por meio de mapas que definem a quantificação de determinados parâmetros extraídos dos recursos hídricos, tais como o volume de macrófitas presentes. Os resultados apresentados no PIPE Fase 1 demonstram o potencial de aplicação dessa metodologia para gerar uma inovação disruptiva para o mercado dependente da gestão de recursos hídricos. (AU)

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