Agora que li! "The ground truth for the images was created from OpenStreetMap (OSM). The classes considered in our work are (a) water, (b) farmland, (c) forest and (d) urban area." . . . "Utilizing OpenStreetMap, we were also able to apply these networks for the semantic classification of Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite images." . . . "For Sentinel images, we plan to collect a large number of images and corresponding ground truth from OpenStreetMap and then train the framework with random initialization."
( ! ! ) - - - - - - - - - - - - - - - - Sérgio - http://www.openstreetmap.org/user/smaprs ________________________________ De: Gerald Weber <gwebe...@gmail.com> Enviado: quinta-feira, 13 de setembro de 2018 10:06 Para: OpenStreetMap no Brasil Assunto: Re: [Talk-br] Vetorização de matas no OSM com Sentinel-2 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. <svo...@hotmail.com<mailto:svo...@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 _______________________________________________ Talk-br mailing list Talk-br@openstreetmap.org<mailto:Talk-br@openstreetmap.org> https://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-br
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