Proposta de generalização cartográfica automática baseada em imagens

June 3, 2017 | Autor: Everton Bortolini | Categoria: Urban Planning, Digital Image Processing, Cartographic Generalization
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Everton Bortolini

Iniciação Científica Fundação Araucária /2013-2014

Proposta de generalização cartográfica automática baseada em imagens raster

Relatório final apresentado à Coordenadoria de

Iniciação

Acadêmica

da

Paraná sobre

Científica

e

Universidade as

Integração Federal

atividades de Iniciação

Científica - Edital 2013-2014.

Nome do Orientador / Departamento: Daniel Rodrigues dos Santos / Depto de Geomática Mapeamento 3D de ambientes internos usando câmeras RGBD (KINECT) / 2013990367

Curitiba 2014

do

Resumo: Este relatório apresenta um método para generalização cartográfica automática de bases cadastrais contendo arruamentos usando algoritmos de processamento digital de imagens (PDI). A implementação de algoritmos robustos e eficientes para generalização cartográfica é uma tarefa de alto grau de complexidade, uma vez que diversos problemas devem ser analisados simultaneamente. A principal característica do método proposto é o emprego de uma sequencia de técnicas de PDI para generalização de uma base cadastral. Primeiramente, a resolução espacial da imagem digital de uma base cadastral é reduzida e transformada para níveis de cinza. Em seguida, a imagem é limiarizada e os ruídos são atenuados através de um processo de suavização de imagens. Finalmente, os pixels de borda são detectados e um algoritmo conhecido com Convex Hull que extrai a área de influência das ruas. Para validar o método proposto foi conduzido um experimento usando uma base cadastral na escala 1:50000, contendo apenas arruamentos. Os resultados obtidos foram comparados com métodos manuais de generalização cartográfica e mostraram que o método proposto é promissor, no entanto necessita de maiores investigações, uma vez que elimina detalhes existentes nas feições e fusiona vários elementos no processo automático de generalização. 1. OBJETIVOS 1.1 Objetivo Geral - Elaborar proposta de generalização cartográfica baseada em imagens raster. 1.2 Objetivo Específico - Definir feições à ser generalizadas, bem como áreas de estudos; - Implementar algoritmo para o processo de generalização cartográfica automatizada baseada em imagens raster; e - Aplicar método de avaliação sobre os produtos resultantes do processo de generalização cartográfica. 2. INTRODUCÃO As pesquisas sobre a automatização dos processos de generalização cartográfica são de extrema importância na área de Cartografia. A generalização cartográfica é considerada um problema de otimização, uma vez que diversas tarefas devem ser analisados simultaneamente. Outro fator preponderante é a automação completa do processo. A implementação de algoritmos eficientes e robustos que possibilitem a generalização cartográfica é de alto grau de complexidade. Desde a década de 1970 diversos estudos tem sido realizados para automatização dos procedimentos de generalização cartográfica. Vale lembrar que McMASTER e SHEA (1992) contextualizaram, historicamente, a gênese das pesquisas sobre generalização cartográfica no âmbito da automatização.

Outra tarefa que torna complexo a automação da generalização cartográfica é a dificuldade em manter a legibilidade dos símbolos e a acurácia posicional invariantes. TAURA (2005) frisou que a generalização cartográfica deve ser realizada de modo a preservar a comunicação cartográfica em representações produzidas por derivação de cartas já existentes. Além disso, os processos de generalização cartográfica são caracterizados pela subjetividade, no qual cada profissional executa de forma diferente, resultando em produtos diferentes. Portanto, os processos de automatização estão sujeitos a avaliação envolvendo vários especialistas. KRAAK e ORMELING (1996) afirmaram que métodos distintos de automatização dos processos de generalização cartográfica resultam em produtos cartográficos diferentes. MONMONIER (1983) afirmou que há provavelmente mais variação na seleção e aplicação de um algoritmo de generalização em modo digital do que em duas versões manualmente esboçadas. Contudo, URENAS (2004) propôs um método alternativo para a avaliação do produto gerado pela generalização cartográfica, denominado de método de avaliação analítica. Tal método dispensa a necessidade de um grupo significativo de especialistas, porém, sua confiabilidade não supera a analise visual realizada por cartógrafos experientes. O método de avaliação analítica utiliza um conjunto de analises para definir qual a qualidade do produto da generalização. Os processos de generalização existentes estão baseados em modelos conceituais desenvolvidos nestas últimas décadas. McMASTER e SHEA (1992) abordaram cinco destes modelos, tais como, o modelo de Ratajski elaborado por RATAJSKI (1967), o modelo de Nickerson e Freeman por NICKERSON E FREEMAN (1986), o modelo de Brassel e Wiebel por BRASSEL E WIEBEL (1988), além de um modelo desenvolvido por McMASTER E SHEA (1992), chamado de modelo conceitual compreensivo ou completo. SLOCUM (1999) citou o modelo de Robinson proposto por ROBINSON ET AL (1978). Os modelos conceituais de generalização cartográfica, em sua maioria, foram desenvolvidos baseados no uso de vetores, muito difundidos pelo uso dos Sistemas de Informação Geográficas (SIG). Assim, a aplicação dos processos de generalização em modo raster é tratada de maneira secundária, sendo pouco citado em trabalhos científicos. SLOCUM (1999) abordou de forma superficial a chamada generalização baseada em raster. O desenvolvimento de métodos para a generalização com a utilização de imagens pode criar uma alternativa aos problemas dos atuais métodos baseados em vetores. De forma geral, algumas pesquisas de generalização baseada em raster já foram desenvolvidas por PANTAZIS ET AL (2009). Os autores empregaram técnicas morfológicas sobre imagens. Na tese de UREÑAS (2004) são apresentados métodos elaborados para a execução de generalização cartográfica baseada em vetor-raster, tais como a de Monmonier (MONMONIER, 1983) e de Schylberg (SCHYLBERG, 1993). A metodologia supracitada também foi empregada por UREÑA e ARIZA (2005a) e UREÑAS e AZIRA (2005b). Em UREÑAS e AZIRA (2008) os mapas generalizados passaram por avaliação de especialistas, caracterizado como um processo semi-automático de generalização. Além disso, este trabalho aplicou o método de avaliação analítica, anteriormente citado neste texto. Este mesmo trabalho mostrou resultados promissores

quanto ao uso de técnicas de processamento digital de imagens (PDI) na implementação dos processos de generalização cartográfica. A variedade de técnicas e algoritmos desenvolvidos em PDI abre um leque de possibilidades para automação da generalização de produtos cartográficos. Esse trabalho tem como objetivo propor processos de generalização cartográfica baseada em técnicas de processamento digital de imagens. Consequentemente desenvolver um algoritmo baseado na metodologia proposta. De forma pratica, é realizada apenas a generalização cartográfica dos arruamentos, do qual deve resultar na área de influência das ruas. A partir disso, o resultado de tal etapa passa por processos avaliativos, no qual é comparado com o produto obtido por execução manual da generalização cartográfica. 3. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 3.1 Generalização Cartográfica em ambientes digitais Segundo SLOCUM (2009), a generalização cartográfica consiste em reduzir a informação geométrica contida no mapa causada pela mudança de escala, da proposta do mapa, publico alvo e/ou problemas técnicos. Para KRAAK e OMERLING (1996) o processo de redução da quantidade de detalhes em um mapa de forma significativa é chamada de generalização. Também segundo KRAAK e OMERLING (1996) o processo de generalização é normalmente executado quando a escala tem de ser reduzida. McMASTER e SHEA (1992) citado por TAURA (2005), definiram a generalização cartográfica como o processo de derivar um conjunto de dados cartográficos simbologicamente ou digitalmente codificados pela aplicação de transformações espaciais e de atributos a uma fonte de dados. TAURA (2005) reforçou a ideia citando que o problema relativo a quantidade de informação disponível e o espaço existente para representação ocorrem no momento de representar uma região em uma escala menor do que aquela para a qual os dados foram coletados. Em outras palavras, uma das consequências da redução da escala é a necessidade de realizar a generalização cartográfica. TAURA (2005) completou: Quanto menor a escala de uma carta, maior será o grau de generalização a que os objetos do mundo real, ali representados, foram submetidos. A partir disso, qualquer projeto em que se julgue necessário a produção de mapas com diferentes níveis de detalhamento das feições deve-se utilizar da generalização cartográfica. Assim, podem ser produzidos produtos cartográficos na maior escala que os dados coletados possam permitir e, posteriormente, pode-se gerar, através de técnicas de generalização cartográfica, escalas uteis em outros projetos de mapeamento. 3.2 Generalização Cartográfica baseada em raster Segundo GONZALEZ e WOODS (2000) o termo imagem refere-se a uma função de intensidade luminosa bidimensional, denotada por f(x,y), em que o valor ou amplitude de f nas

coordenadas espaciais (x,y) propicia a intensidade de brilho da imagem naquele ponto. Como a luz é uma forma de energia, f(x,y) deve ser positiva e finita. Os elementos dessa matriz digital são chamados de elementos da imagem, elementos da figura, “pixels” ou “pels”, estes dois últimos, abreviações de picture by elements. A generalização cartográfica baseada em imagens raster é uma técnica pouco pesquisada na comunidade cientifica, dado ao uso massivo de vetores popularizados pelo SIG. Assim, somente pesquisas, tais como as realizadas por URENAS (2004) (2005a) (2005b) (2008) são encontradas na literatura. A generalização cartográfica com o uso de imagens raster não é baseado nos operadores comumente vistos em processos com vetores, como fusão, agregação e junção. Assim, toda a implementação deve ser realizada baseada em filtros e convolações desenvolvidas em PDI. Segundo URENAS (2004) o processo de generalização em imagens raster pode ser realizado de diversas formas como por exemplo através do emprego de filtros ou convoluções, o emprego de sistemas de classificação, o emprego de vizinhança, etc. No entanto, todos os processos descritos atuam de modo que se pode denominar pouco conceitual, ou seja, há uma grande diferença entre o que o olho humano captura, por exemplo, a fusão dos edifícios, ao que o operador iria executar (morfologia matemática, distancias distintas e preenchimento de lacunas, etc). Além disso, a representação de objetos no formato raster é implícita, uma vez que se tem todo o conhecimento da área. Em qualquer pixel podem ser obtidos os seus valores ou atributos representativos, mas é desconhecida a forma dos objetos gerados em tal representação. A obtenção de tais objetos exigem muitos cálculos adicionais. Contudo, a aplicação da segmentação de imagem pode ser o melhor método com a finalidade de obter os objetos existentes na mesma. Tais objetos devem ser tratados de maneira independente pelos filtros, além disso, os processos se baseiam, totalmente, nas técnicas desenvolvidas em PDI. Porém, é interessante a análise dos processos de generalização por tais técnicas. Os mesmos permitem realizar comparações com operadores existentes, no qual é possível identificar similaridades. Tais similaridades indicam qual conjunto de filtros devem ser aplicados afim de produzir o mesmo efeito de determinado operador. 3.3 Processamento Digital de Imagens (PDI) As técnicas desenvolvidas pelo PDI possibilitam a extração de informações de imagens. Tal procedimento quando bem desenvolvido pode ser aplicado em qualquer imagem, incluindo exceções ou mesmo situações onde a informação é de difícil aquisição. Além disso, o PDI contribui para a automatização dos processos, otimizando e padronizando as analises a serem realizadas. Portanto, o PDI é uma ferramenta potente para a generalização cartográfica. Segundo GONZALEZ e WOODS (2000) o interesse em métodos de processamento de imagens digitais decorre de duas áreas principais de aplicação, ou seja, a melhoria de informação visual para a interpretação humana e o processamento de dados de cenas para percepção automática através de maquinas. Os autores também citaram que o processamento de imagens digitais envolve

procedimentos que são geralmente expressos em forma algorítmica. Assim, com exceção da aquisição e exibição de imagens, a maioria das funções de processamento de imagens pode ser implementada em software. Os filtros usados na PDI foram necessários no processamento das imagens raster. Tais filtros são o de monocromatização, limiarização, de suavização pelo cálculo da média da vizinhança e de Canny 3.3.1 Monocromatização O processo de conversão de pancromática para monocromática é descrito na equação 1, a qual foi extraída de OPENCV (2014).

Y=0,299∗R+0,587∗G+ 0,114∗B

(1)

onde: Y é o valor do nível de cinza, o qual varia de 0 à 255; R é o valor da banda vermelha, o qual varia de 0 à 255; G é o valor da banda verde, o qual varia de 0 à 255; B é o valor da banda azul, o qual varia de 0 à 255. 3.3.2 Limiarização A função da limiarização, segundo GONZALEZ e WOODS (2000), é agrupar os pixels baseado nos níveis de cinza dos mesmos, distinguindo os mesmo por um ou mais valores de limiar. De maneira matemática, a limiarização pode ser descrita pela equação 2.

Imagem ( x,y )=

{

0 255

seImagem ( x,y ) >limiar seImagem ( x,y ) , Acessado em Julho de 2013. PANTAZIS, D. N. et al. Morphing Techniques: Towards New Methods for Raster based Cartographic Generalization. In: INTERNATIONAL CARTOGRAPHY CONFERENCE, 24.ed., 2009. Santiago, Chile. p. 15-21.

RATAJSKI, L. Phenomenes des points de generalization. International Yearbook of Cartography, v. 7. p. 143-151, 1967. ROBINSON, A.H.; SALE, R.D.; MORRISON, J.L.; MUEHRCKE, P.C. Elements of cartography. New York: John Wiley and Sons, 1978. p.106-136. SCHYLBERG, L. Computational Methods for Generalization of Cargoraphic Data in a Raster Environment. Tese de doutorado - Instituto Real de Tecnologia de Estocolmo. Estocolmo, Suécia. 1993. SLOCUM, T. A. Thematic cartography and visualization. 3.ed. Upper-Saddle River, New Jersey, USA: Prentice-Hall, 1999. 293p. TAURA, T. A. Estudo da simbologia para cartas nas escalas 1: 2.000, 1: 5.000 e 1: 10.000 de mapeamento urbano do paranacidade e generalização cartográfica. Tese de Doutorado Universidade Federal do Paraná. 2009. UREÑA CÁMARA, M. A. Generalización de cascos urbanos en formato raster. 2004. Tese de Doutorado - University of Jaén. Jaén, Spain. 2004. UREÑA CÁMARA, M. A.; ARIZA LÓPEZ, F. J. Raster-Vector Cartographic Numeric Database. In: INTERNATIONAL CARTOGRAPHIC CONFERENCE. 22.ed., 2005. La Coruña, Spain. UREÑA CÁMARA, Manuel Antonio; ARIZA LÓPEZ, Francisco Javier. Generalization of urban cityblock (built-up areas) maps in raster-vector mode. In: INTERNATIONAL CARTOGRAPHIC CONFERENCE. 22.ed., 2005. La Coruña, Spain. UREÑA CÁMARA, Manuel Antonio; ARIZA LÓPEZ, Francisco Javier. Semiautomatic urban map generalization using a raster-vector model. International Review of Geographical Information Science and Technology, 2008. MUDANÇAS DE CRONOGRAMA A mudança do tema de pesquisa se deu, primeiramente, pela necessidade do maior desenvolvimento acadêmico do bolsista para resolução do problema proposto, no caso, o desenvolvimento de um protótipo de sistema eyetracking. Em consequência a tal situação, propôs o atual tema, o qual possibilitou o tratamento de problema de menor envergadura. Além disso, as pesquisas em generalização cartográfica baseada em raster permitem a publicação massiva de trabalhos, como artigos em revistas ou em anais de evento. Até o momento, com três meses de pesquisas sobre o tema, obteve-se resultados prósperos, como a elaboração do primeiro algoritmo para generalização cartográfica sob a óptica do problema delegado, bem como, da produção de trabalho completo para o Congresso Brasileiro de Cartográfica. No mesmo período foi inciado o segundo passo desta pesquisa, com o desenvolvimento de um segundo algoritmo com características mais complexas, e confecção de um artigo para revista cientifica de âmbito nacional, mas a qual já possui uma importante audiência em certos países, principalmente na América do Sul. APRECIAÇÃO DO ORIENTADOR

Durante o período de vigência da bolsa de IC/PIBIC o aluno Everton Bertolini estudou e desenvolveu os algoritmos para detecção de bordas em imagens digitais com o porpósito de auxiliar a generalização automática da malha viária. O aluno enfrentou as dificuldades computacionais para a implementação dos algoritmos, mostrando sua habilidade em programação computacional e técnica para o desenvolvimento de pesquisas científicas. Seu desempenho acadêmico vem aumentando consideravelmente e tem mostrado viés para assuntos científicos, uma vez que investiga o estado da arte e apresenta ideias para complementar os estudos da pesquisa em que está envolvido. O aluno também participou do XXVI Congresso Brasileiro de Cartográfica, realizado em 03-07 de Agosto de 2014 na Cidade de Gramado-RS e no momento está sendo compilado um artigo completo para ser submetido ao Boletim de Ciẽncias Geodésicas.

DATAS E ASSINATURAS

Curitiba, 14 de agosto de 2014 ____________________________________ Everton Bortolini ____________________________________ Daniel Rodrigues dos Santos

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