Detecção automática de crateras de impacto em imagens de alta resolução espacial da superfície de Marte

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Data

2019-06-19

Autores

Oliveira, Renan Furlan de

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Editor

Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Resumo

Crateras de impacto são as estruturas mais estudadas na área de ciências planetárias, devido à grande quantidade de informações que podem revelar sobre o passado, a geologia e os processos físicos de um corpo planetário. Apesar de haver várias propostas de algoritmos para automatizar o processo de detecção de crateras, esta tarefa ainda não é realizada de maneira completamente automatizada. A necessidade de investigações por métodos eficientes para detecção automática dessas estruturas é cada vez maior, visto que muitas missões estão sendo enviadas ao espaço e com os dados adquiridos cada vez mais ricos em detalhes e mais abundantes, o trabalho manual tem se tornado inviável. Nesse sentido, a presente pesquisa propõe o desenvolvimento de uma abordagem para detectar e delinear automaticamente crateras de impacto em imagens de alta resolução espacial da superfície de Marte. A abordagem baseia-se nos princípios da morfologia matemática e na utilização de técnicas e estratégias de processamento morfológico de imagens, com foco na detecção de crateras de impacto subquilométricas. Do ponto de vista metodológico, quatro etapas principais são realizadas: i) pré-processamento visando a remoção de ruídos e o realce de bordas das estruturas presentes nas cenas; ii) detecção e delineamento das estruturas candidatas a crateras de impacto, a partir da transformação watershed e estratégias da dinâmica dos contornos; iii) pós-processamento com foco no refinamento da detecção das crateras de impacto e na remoção das estruturas irrelevantes; e iv) avaliação do desempenho da detecção. Dois experimentos são realizados, o primeiro para imagens HRSC com resolução espacial de 12,5 m/pixel e o segundo para imagens HiRISE com resolução espacial de 1 m/pixel. No caso das imagens HRSC, foram detectadas crateras com raio entre 500 e 1000 metros, enquanto que no caso das imagens HiRISE, foram detectadas crateras de impacto com raio entre 30 e 500 metros. Os resultados mostram uma boa performance da detecção de crateras subquilométricas em imagens de alta resolução espacial. Para as imagens HRSC, a taxa de detecção verdadeira foi de 83,51% e a taxa de detecção falsa foi de 13,11%. Por outro lado, para as imagens HiRISE, a taxa de detecção verdadeira foi de 81,64% e a taxa de detecção falsa foi de 10,20%. Assim, conclui-se que a aplicação de operadores morfológicos em conjunto com demais estratégias de processamento de imagens, em uma sequência bem projetada, pode contribuir diretamente na solução de um problema atual no contexto da detecção de crateras de impacto na superfície de Marte, especificamente em imagens de alta resolução espacial. Espera-se ainda que os recursos e estratégias utilizados nessa pesquisa possam contribuir, de forma geral, com outros processos de detecção de feições, visando diferentes estruturas e corpos rochosos do sistema solar.
Impact craters are the most studied structures in planetary sciences, due to the large amount of information they can provide about the history, geology and physical processes of a planet. Although there are several approaches to automate the crater detection, such a task is not fully automated. The need for investigations of efficient methods to automate crater detection is increasing, as many missions have been launched into space, so as to acquire rich and detailed data, thus making the manual work impossible. In this thesis, we develop approach to detect and delineate automatically impact craters in high spatial resolution images of the surface of Mars. The particular proposed is based on the principles of mathematical morphology and the use of techniques and strategies of morphological image processing, with focuses on the detection of subkilometric craters. From the methodological point of view, four main steps are performed: i) pre-processing for noise removal and edge enhancement of structures present in the images; ii) detection and segmentation of crater candidates from the watershed transformation and contour dynamic strategies; iii) post-processing focusing on the refinement of impact crater detection and the removal of irrelevant structures; and (iv) evaluation of detection performance. Two experiments are performed, the first one for the HRSC images with spatial resolution of 12.5 m/pixel and the second for the HiRISE images with spatial resolution of 1 m/pixel. Considering the HRSC case, craters with a radius between 500 and 1000 meters were detected successfully, regarding the HiRISE case, impact craters with a radius between 30 and 500 meters were detected. The results demonstrate a good performance of subkilometric craters detection in high spatial resolution images. For HRSC images, the true detection rate was 83.51% and the false detection rate was 13.11%. On the other hand, for HiRISE images, the true detection rate was 81.64%, and the false detection rate was 10.20%. Thus, we concluded that the application of morphological operators in conjunction with other image processing strategies in a well-designed framework can directly contribute to the solution of a current problem in the context of the impact crater detection of surface of Mars, specifically in high spatial resolution images. We hope that the resources and strategies used in this research can contribute, in a general way, to other processes of features detection focused on different structures and rocky bodies of the solar system.

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Palavras-chave

Superfície de Marte, Detecção de crateras de impacto, Morfologia matemática, Processamento digital de imagens, Sensoriamento remoto, Surface of Mars, Impact crater detection, Mathematical morphology, Digital image processing, Remote sensing

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