Técnicas de PDI Aplicadas Para a Identificação e Extração Automática de Atividades Antrópicas
Authors: Santos Arthur Pereira dos , Simionatto Henzo Henrique , Xisto Luana Aparecida Duarte 
Published: August 2022

A utilização do Processamento Digital de Imagens (PDI) consiste em ajustar as características visuais da imagem de forma a fornecer contribuições para a sua interpretação e gerar produtos que possam, posteriormente, ser submetidos a outros processamentos. Dentre as técnicas de PDI, a segmentação de objetos na imagem ganha destaque pela possibilidade de se distinguir a região de interesse do fundo da imagem, portanto, este trabalho objetivou-se em realizar a segmentação das atividades antrópicas em uma imagem do município de Paracatu – MG que contemplasse tanto a malha urbana do município como a área de extração mineral a céu aberto. Para tanto, utilizou-se uma imagem de satélite que contemplasse a realidade do município. Inicialmente, utilizou-se o método de Otsu para realizar a segmentação da vegetação arbórea e rasteira e foi calculado o histograma da imagem em níveis de cinza de cada entrada (canal vermelho (R); canal verde (G) e; canal azul (B)). A partir disso, foram calculados os pesos e as médias para as classes da frente e do fundo da imagem, até encontrar um limiar ótimo. A fim de verificar a possibilidade de segmentar a área de extração mineral a céu aberto e a malha urbana do município de Paracatu, optou-se pelo método de Crescimento de Regiões (CR). Por fim, realizou-se a operação morfológica de fechamento nas regiões segmentadas, de forma que as falhas fossem acrescidas das regiões originais da imagem e foram comparados os resultados da segmentação do método de Otsu com a segmentação por limiar. Verificou-se que foi possível alcançar o objetivo proposto por meio das técnicas de PDI e que a segmentação das imagens pode ser utilizada como uma forma prévia de processamento que possa auxiliar nas técnicas computacionais.Palavras-chave: segmentação de imagens, método de Otsu, limiar, crescimento de regiões.                                                                                                                                 PDI techniques applied to the automatic identification and extraction of anthropogenic activities A B S T R A C TThe use of Digital Image Processing (PDI) consists in adjusting the visual characteristics of the image in order to provide contributions to its interpretation and generate products that can later be subjected to further processing. Among the DIP techniques, the segmentation of objects in the image is highlighted by the possibility of distinguishing the region of interest from the background of the image. Therefore, this work aimed to perform the segmentation of anthropic activities in an image of the city of Paracatu - MG that included both the urban network of the city and the area of open-pit mineral extraction. To this end, we used a satellite image that contemplated the reality of the municipality. Initially, the Otsu method was used to perform the segmentation of the tree and underbrush vegetation and the image histogram was calculated in gray levels for each input (red channel (R); green channel (G) and; blue channel (B)). From this, weights and averages for the front and background classes of the image were calculated until an optimal threshold was found. In order to verify the possibility of segmenting the open-pit mineral extraction area and the urban mesh of the Paracatu municipality, the Region Growth (RC) method was chosen. Finally, the morphological operation of closure was performed in the segmented regions, so that the gaps were added to the original regions of the image and compared the results of the segmentation of the Otsu method with the segmentation by threshold. It was verified that it was possible to achieve the proposed objective through the PDI techniques and that the segmentation of the images can be used as a previous form of processing that can assist in computational techniques.Keywords: image segmentation, Otsu method, threshold, growth of regions.