QGIS: Deteção de estradas em imagens Sentinel-2

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Proposta do IBGE

Minha sugestão de um projeto conjunto seria o aproveitamento das imagens Sentinel 2A para extração de feições lineares que atendam nosso novo desafio que é gerar uma base contínua e integrada na escala 1/100.000 do país, em um primeiro momento seria excluída a região amazônica pelo problema de presença constante de nuvens. Inicialmente, entendo para que haja um bom aprendizado inicial com a categoria de sistema de transportes (rodovias e ferrovias).

Outras motivações para essa categoria são:

  1. o fato de que é bastante desatualizada essa informação nas nossas bases cartográficas;
  2. de ser fundamental para planejamento dos percursos dos nossos pesquisadores de campo principalmente porque vamos ter agora um censo agroambiental de todo o país;
  3. e também precisamos saber a dinâmica de ocupação do território que sempre começa com a abertura de estradas vicinais.

Como informação de referência para testar os algoritmos de extração temos a base cartográfica vetorial do estado de Goiás na escala de 1/100.000, com aquisição manual de feições utilizando imagens ALOS Avnir (10m) e Rapid Eye (5m), e concluímos agora o estado do Rio de Janeiro na escala de 1/25.000 a partir de restituição aerofotogramétrica de fotos aéreas na escala de 1/30.000. Ou seja, em ambos os casos, a categoria de transportes foi extraída de forma totalmente manual e com auxilio do Google Earth para dirimir dúvidas.

É importante frisar que o processo deverá ser concluído com a geração de um vetor shapefile ou CAD da feição extraída, através de uma conversão raster => vetor.

Imagens

As imagens do Sentinel podem ser descarregadas a partir de: https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home

Nos filtros, devem-se indicar os critérios de pesquisas.

Imagem para teste (Noroeste de Portugal)

A imagem de teste pode ser descarregada a partir do seguinte link: [1]

Na verdade, não se trata de uma imagem apenas. Na terminologia do Copernicus trata-se de um produto. Um produto inclui várias imagens, captadas com diferentes sensores. As imagens que vamos usar estão na pasta:

GRANULE/L2A_T29TNF_A005497_20180326T112919/IMG_DATA/R10m

S2B MSIL2A 20180326T112109 N0207 R037 T29TNF 20180326T132716-ql.jpg

OpenCV

pkg-config --modversion opencv
3.4.1

Changing the contrast and brightness of an image

Histogram Equalization

Exemplo muito básico de utilização do Canny

Imagem banda 2, com 1200x1200 (cidade de Aveiro)

Outras informações

Utilização do Canny edge detector. Grass includes this module: https://grass.osgeo.org/grass70/manuals/addons/i.edge.html

River Detection in Remotely Sensed Imagery Using Gabor Filtering and Path Opening