Desenvolvimento de metodologia para detecção de padrões polares swiss cheese em Marte utilizando imagens de sensoriamento remoto de alta resolução espacial - Nascimento, Eduardo Soares [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2024)
Esta dissertação apresenta uma metodologia automática para a detecção e extração de características de padrões polares conhecidos como Swiss Cheese presentes na calota polar sul de Marte. Essas feições, caracterizadas por uma rede complexa de pequenas crateras formadas pela sublimação de CO2, assemelham-se ao queijo suíço. A metodologia proposta consiste em várias etapas, começando pelo pré-processamento das imagens para discriminar as características de interesse. A detecção foi realizada por meio da hibridização de operadores lineares e não lineares de Processamento Digital de Imagens e Morfologia Matemática. Inicialmente, o teste foi conduzido com duas imagens de MOC e HiRISE, sendo posteriormente expandido para um total de 22 imagens. A análise dos resultados foi conduzida tanto visualmente quanto estatisticamente, utilizando métricas como Completeza, Correção, Qualidade e F1-Score. Os resultados demonstraram alta precisão na detecção das feições de interesse, com métricas estatísticas consistentemente acima de 70%. Entretanto, é importante ressaltar que alguns desafios foram encontrados durante o processo de detecção. Em algumas imagens, a proximidade entre as feições apresentou dificuldades, levando à generalização de algumas características e à detecção de falsos positivos. Além disso, em determinadas ocasiões, a borda das imagens foi erroneamente identificada como uma feição de interesse, resultando em falsos positivos adicionais. Essas observações ressaltam a necessidade contínua de refinamento da metodologia devido à complexidade do alvo. Além disso, empregou-se a técnica Shape From Shading para extrair informações de área e volume das crateras selecionadas em dois períodos (2007 e 2010), revelando aumentos significativos em sua extensão e profundidade. Este estudo não apenas contribui para a compreensão das características superficiais de Marte, mas também propõe uma nova abordagem para a detecção e análise de feições geológicas complexas em outros corpos planetários. Sugestões para pesquisas futuras incluem a expansão do conjunto de dados, o desenvolvimento de técnicas de filtragem aprimoradas e a integração de métodos de aprendizado de máquina, que têm o potencial de melhorar significativamente a eficácia e a aplicabilidade da técnica estudada.

This dissertation presents an automatic methodology for the detection and extraction of features from polar patterns known as Swiss Cheese, present in the southern polar cap of Mars. These features, characterized by a complex network of small craters formed by the sublimation of CO2, resemble Swiss cheese. The proposed methodology consists of several stages, starting with preprocessing of the images to discriminate the features of interest. Detection was performed through the hybridization of linear and nonlinear operators of Digital Image Processing and Mathematical Morphology. Initially, testing was conducted with two MOC and HiRISE images, later expanded to a total of 22 images. The analysis of the results was conducted both visually and statistically, using metrics such as Completeness, Correctness, Quality, and F1-Score. The results demonstrated high precision in detecting the features of interest, with statistical metrics consistently above 70%. However, it is important to note that some challenges were encountered during the detection process. In some images, the proximity between features posed difficulties, leading to the generalization of some characteristics and the detection of false positives. Additionally, in certain instances, the image border was erroneously identified as a feature of interest, resulting in additional false positives. These observations highlight the continuous need for refinement of the methodology due to the complexity of the target. Furthermore, the Shape from Shading technique was employed to extract area and volume information from selected craters at two time periods (2007 and 2010), revealing significant increases in their extent and depth. This study not only contributes to the understanding of the surface characteristics of Mars but also proposes a new approach to the detection and analysis of complex geological features on other planetary bodies. Suggestions for future research include expanding the dataset, developing enhanced filtering techniques, and integrating machine learning methods, which have the potential to significantly improve the effectiveness and applicability of the studied technique.
Developing a methodology for detecting swiss cheese polar patterns on Mars using high spatial resolution remote sensing images
Keywords: Marte; Processamento digital de imagens; Morfologia matemática; Swiss cheese; Shape from shading; Mars; Digital image processing; Mathematical morphology