Going Deep into Remote Sensing Spatial Feature Learning

Informacoes podem ser extraida da superficie terrestre atraves de imagens adquiridas por sensores aereos. Mais que isso, hoje em dia, informacoes aprimoradas e detalhadas podem ser extraidas de imagens de alta resolucao espacial, atraves de novas e avancadas tecnologias de sensores. Essa informacao pode auxiliar tarefas de diferentes aplicacoes, como urbanizacao, manejo de culturas e florestas, etc. Embora muito usadas, e complexo minerar as informacoes sobre essas imagens, ja que o primeiro e mais importante passo em direcao a tal objetivo e baseado em codificar as caracteristicas das imagens, uma tarefa desafiadora dadas as propriedades distintas de cada imagem. De fato, independentemente da tarefa, codificar as caracteristicas espaciais de forma eficiente e robusta e fundamental para gerar bons modelos discriminativos. Mesmo que muitos descritores tenham sido propostos e usados com sucesso para codificar caracteristicas espaciais de imagens de sensoriamento remoto, a maioria das aplicacoes exigem tecnicas mais especificas. Aprendizado profundo e capaz de aprender, ao mesmo tempo, caracteristicas e classificadores especificos e ajustando-os em tempo de processamento atendendo as necessidades de cada problema. Tal tecnica conseguiu bons resultados, principalmente impulsionados pelo aprendizado de caracteristicas, que permite ao metodo extrair caracteristicas especificas e adaptaveis dependendo dos dados. Neste projeto, abordamos duas principais tarefas, a classificacao de cenas e de pixels, usando aprendizado profundo para codificar caracteristicas espaciais em imagens de sensoriamento remoto. Inicialmente, enfrentamos o problema de classificacao de cenas, em que o desempenho final do modelo e dependente da qualidade das caracteristicas extraidas. Com base em obras recentemente publicadas e apos um conjunto de experimentos, a primeira contribuicao foi uma arquitetura de rede convolucional, treinada especificamente para sensoriamento remoto. Experimentos mostraram que a arquitetura proposta superou algoritmos de ultima geracao, demonstrando a eficacia de metodos de aprendizado profundo para codificar caracteristicas, mesmo para o dominio de sensoriamento remoto. Em seguida, numa tentativa de amenizar as adversidades encontradas ao explorar redes convolucionais, foram avaliadas diferentes estrategias para melhor aproveitar os beneficios dessas tecnicas no dominio de sensoriamento remoto. Tres estrategias especificas foram avaliadas em tres conjuntos distintos de dados. Experimentos mostraram que treinar a rede a partir de um ponto pre-treinado e ajustar seus filtros para o dominio especifico e a melhor estrategia para explorar a rede convolucional. A segunda tarefa abordada e a classificacao de pixels. Essa tarefa e interessante para a comunidade de sensoriamento remoto, visto que trata-se da criacao automatica de mapas tematicos que, por sua vez, podem ajudar a melhor compreender situacoes, como novas areas urbanas e desmatamento. Considerando tal tarefa, a primeira contribuicao e uma nova arquitetura da rede convolucional para realizar a classificacao de pixels. Essa tecnica e baseada em janelas de contexto, ou seja, pequenas imagens que carregam o contexto dos pixels centralizados e ajudam a entender os padroes espaciais em torno deles. Experimentos mostraram que a abordagem proposta proporciona melhorias significativas quando comparada as outros metodos. Com base nos problemas da tecnica anterior e dos metodos existentes, propusemos uma nova abordagem que emprega uma versao evoluida da rede proposta anteriormente, bem como outras arquiteturas, para executar a classificacao de todos os pixels da imagem de entrada (ao inves de classificar apenas o central). Esta nova tecnica e capaz de agregar informacao multicontexto sem aumentar o numero de parâmetros. Os resultados mostraram que o algoritmo proposto fornece melhorias na classificacao de pixel quando comparado aos metodos de estado da arte. Finalmente, a ultima contribuicao e um novo metodo que, quando comparado a outras abordagens existentes, e capaz de melhor aprender algumas caracteristicas visuais, como bordas e cantos, uteis para algumas aplicacoes e dominios, incluindo o sensoriamento remoto.Este metodo, chamado Rede Morfologica Profunda (DeepMorphNet), e capaz de realizar e otimizar operacoes morfologicas, que podem ser capazes de lidar melhor com algumas propriedades visuais dos objetos. Essa DeepMorphNet pode ser treinada e otimizada de ponta a ponta, utilizando tecnicas tradicionais existentes, comumente empregadas no treinamento de abordagens de aprendizagem profunda, e pode ser usada em diversas aplicacoes, como classificacao de imagens e pixels, deteccao e outros. Uma avaliacao sistematica do algoritmo proposto foi conduzida. Resultados mostraram que a DeepMorphNet e uma tecnica promissora capaz de aprender caracteristicas distintas quando comparadas aquelas aprendidas pelos atuais metodos de aprendizagem profunda.