Aprimore suas análises com dados SAR no ArcGIS

José Victor Orlandi Simões

Analista De Marketing

Você sabia que a Esri oferece modelos de Deep Learning pré-treinados que você pode usar para aproveitar tarefas específicas de imagens? Esses modelos prontos para uso têm fluxos de trabalho bem definidos que aliviam a tarefa monótona de rotular e treinar dados para que você possa mudar seu foco para os resultados da análise. Embora estejam disponíveis desde 2020, a Esri lançou recentemente uma série de modelos de Deep Learning pré-treinados que funcionam especificamente com dados SAR, como detecção de navios, extração de corpos hídricos e detecção de derramamentos de óleo.

Por que a Esri lançou modelos de Deep Learning pré-treinados em SAR?

O SAR é uma ferramenta de radar importante porque fornece uma visão consistente das propriedades e da forma da superfície terrestre. Ao contrário das imagens ópticas, não importa se é um dia (ou noite) nublado com SAR. Independentemente das condições climáticas, você pode revisitar e coletar dados de uma área específica sem se preocupar com fatores ambientais.

O que torna isso interessante é que ele abre muitas portas para uma variedade de recursos de análise, especialmente para detectar ou modelar mudanças em um cenário específico. Com o SAR, você pode monitorar um rio inundado durante um evento climático extremo (que provavelmente terá muita cobertura de nuvens) ou talvez uma erupção vulcânica com grandes quantidades de fumaça e cinzas.

Exemplo de imagens SAR

Processe seus dados usando produtos e funções raster

Devido à sua versatilidade, a Esri estendeu o suporte SAR a vários produtos raster projetados para tornar mais intuitivo o processo de adição de imagens de sensores específicos. Os produtos raster são uma forma eficiente para o ArcGIS renderizar dados de sensores com base nos metadados correspondentes fornecidos. A Esri atualmente oferece suporte aos produtos Sentinel-1, RADARSAT Constellation Mission e ICEYE GRD.

Muitas das ferramentas também foram incluídas em funções raster. Eles aplicam cálculos diretamente aos dados originais à medida que o raster é exibido, de forma que apenas pixels visíveis sejam processados. Isto permite a experimentação rápida de parâmetros no ArcGIS Pro, visto que nenhum dado intermediário é gravado no disco.

Além disso, você pode criar composições coloridas em disco usando um fluxo de trabalho de geoprocessamento ou processar dados SAR na memória com funções raster adicionais. Isso permite aproveitar as características de polarização da plataforma para criar conjuntos de dados raster de três bandas para o ambiente de análise ArcGIS.

Funções Raster para análise de dados SAR

Analise seus dados com Deep Learning

Atualmente, a Esri oferece três modelos SAR pré-treinados, que estão disponíveis no ArcGIS Living Atlas of the World. Todos os três modelos concentram-se na detecção de objetos e classificação de pixels; no entanto, será importante fornecer mecanismos para realizar detecção de alterações coerente e extração/detecção de recursos no futuro. Cada modelo SAR pré-treinado faz uso de dados de GRD (Ground Range Detected) do Sentinel-1 disponíveis gratuitamente.

Detecção de navios

Quer seu objetivo seja rastrear embarcações de pesca ilegal ou monitorar uma frota de navios de carga durante uma tempestade tumultuada, o modelo pré-treinado de Detecção de Navios (SAR) pode poupar a você a tediosa tarefa de detectar navios manualmente – com dados SAR do Sentinel-1. Este modelo pode ser usado em qualquer região, mas dependendo do tipo de software, você precisará de um dos seguintes requisitos de licença:

  • Extensão ArcGIS Image Analyst (para ArcGIS Pro)
  • ArcGIS Image Server (para ArcGIS Enterprise)
  • ArcGIS Image (para ArcGIS Online)

Para usar este modelo personalizado utilize essas etapas.

Exemplo de detecção de navios com imagens SAR

Extração de corpos hídricos

Muito parecido com o modelo pré-treinado específico de SAR para detecção de navios, o modelo pré-treinado de Extração de Corpos Hídricos (SAR) economiza tempo ao automatizar tarefas que são inerentemente úteis para dados SAR. Nesse caso, ele extrai corpos d’água das imagens SAR do Sentinel-1 como um raster – com as classes de “água” e “não água” em sua área de interesse designada. Este modelo é ideal para dados raster de banda VH da banda Sentinel-1, mas semelhante ao modelo de detecção de navios, você precisará de requisitos de licenciamento específicos com base no seu tipo de software. Esses requisitos de licença são os seguintes:

  • Extensão ArcGIS Image Analyst (para ArcGIS Pro)
  • ArcGIS Image Server (para ArcGIS Enterprise)
  • ArcGIS Image (para ArcGIS Online)

Para usar o modelo pré-treinado utilize essas etapas.

Exemplo de imagens de corpos hídricos com imagens SAR e ArcGIS

Detecção de derramamento de óleo

Até agora, você provavelmente já percebeu que esses modelos pré-treinados estão aqui para economizar tempo e esforço. Há apenas mais um modelo pré-treinado desenvolvido especificamente para dados SAR que ainda será discutido neste blog: o modelo pré-treinado de detecção de derramamento de óleo (SAR).
É inerentemente difícil detectar derrames de petróleo nos oceanos, mas também é inerentemente importante poder fazê-lo devido ao efeito prejudicial que os derrames de petróleo têm no ecossistema. Usando dados SAR, você pode implementar este modelo de Deep Learning para detectar possíveis derramamentos de óleo como uma camada de feição no ArcGIS. Este modelo pode ser usado globalmente e funciona melhor com dados raster de banda VV do Sentinel-1.

Os requisitos de licença para este modelo são os seguintes:

  • Extensões ArcGIS Image Analyst e ArcGIS 3D Analyst (para ArcGIS Pro)
  • ArcGIS Image Server com análise raster configurada (para ArcGIS Enterprise)
  • ArcGIS Image (para ArcGIS Online)

Para usar o modelo pré-treinado de detecção de derramamento de óleo (SAR) utilize essas etapas.

Exemplo de imagens SAR para identificação de derramamento de óleo

Um olhar para o futuro

O futuro do SAR está cheio de possibilidades, especialmente à medida que mais dados se tornam facilmente disponíveis. À medida que o apoio à SAR aumenta, a capacidade de analisar dados de diversas formas continuará a crescer. No futuro, o objetivo é fornecer fluxos de trabalho específicos de cada setor que possam ser aproveitados diretamente no ArcGIS. Em última análise, o suporte a fluxos de trabalho específicos com modelos de Deep Learning pré-treinados ajudará a facilitar a adoção.

Além disso, embora atualmente ofereçamos suporte aos produtos de dados Sentinel-1, RADARSAT Constellation Mission e ICEYE GRD, o suporte estendido ao formato estará disponível. Aumentar a lista de sensores com suporte nativo é importante na esperança de abstrair a complexidade associada ao uso de dados SAR.

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