Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10451/20755
Título: Implementação e comparação de diferentes metodologias para detetar novios em imagens SAR-TRX
Autor: Marques, Jorge Miguel Clemente Maia
Orientador: Proença, Maria da Conceição Machado Sangreman, 1959-
Fernandes, João Catalão, 1962-
Palavras-chave: Deteção de navios
SAR
Detetores CFAR
Wavelets
TerraSAR-X
Trabalhos de projecto de mestrado - 2015
Data de Defesa: 2015
Resumo: A utilização do radar na deteção de navios nasceu na Segunda Grande Guerra e o seu uso foi-se generalizando quer na náutica quer na aeronáutica, sendo que hoje todos os navios e aviões comerciais estão equipados com radar. É usado em aeronaves de vigilância já há algum tempo e, mais recentemente, com a incorporação de sensores SAR em satélites, com o consequente aumento de resolução, permitiu também a deteção de embarcações. Um dos sistemas de vigilância existentes denomina-se Vessel Monitoring System (VMS) e, para além de controlo marítimo, tem por objetivo a localização de embarcações a partir de terra e a co-localização. No entanto, a utilização de imagens de satélite é uma forma passiva de compreender e controlar a atividade numa determinada zona geográfica, na qual poderão existir embarcações que não estão ao abrigo da obrigação de utilização do VMS ou que, simplesmente, não o têm a funcionar seja por avaria ou por ter sido desligado. A necessidade do controlo marítimo serve a diferentes organismos com diferentes propósitos, tais como: tráfego marítimo, poluição oceânica, pescas e contrabando. No entanto, o uso por parte dos utilizadores tem sido algo limitado, sendo a principal razão a diferença temporal entre a aquisição dos dados e respetiva entrega ao utilizador; outra razão reside no facto de os algoritmos não serem perfeitamente automáticos nem 100% precisos. No entanto, mais recentemente, devido a evoluções computacionais e de comunicações, o tempo de entrega ao utilizador e o custo para o mesmo têm diminuído significativamente, chegando hoje em dia a haver diferenças de 30 min entre a passagem do satélite e a entrega ao utilizador [Greidanus, 2004]. Este projeto aborda o tema da deteção de embarcações através de imagens de satélite SAR a partir da comparação de três algoritmos. A imagem de satélite utilizada corresponde à zona de Singapura. Esta imagem é proveniente do satélite TerraSAR-X com uma resolução espacial de 3 m. Para ser possível o processamento da imagem nos computadores disponíveis foi necessário fazer uma reamostragem da imagem de 1:3, ficando, assim, com uma resolução espacial de 9 m. Foram selecionados três algoritmos distintos para implementar e proceder à respetiva comparação de resultados, facilidade de implementação e desempenho computacional. A implementação foi feita em Matlab, versão R2014b. Os métodos selecionados foram o Search for Unidentified Maritme Objects (SUMO), o detetor Lockheed Martin (LM) e o Gaussian Generalized Likelihood Ratio Test (G-GLRT). O primeiro baseia-se na deteção de um padrão, o segundo é uma combinação de detetores Constant False Alarm Rate (CFAR) com a transformada em wavelets e o terceiro utiliza uma razão de máxima verosimilhança. Os resultados foram positivos, no entanto foi notório que o SUMO foi o melhor detetor, seja ao nível de resultados, como de velocidade de cálculo e facilidade de implementação, e parece ser também o mais fácil de melhorar em termos futuros.
Radar was first used for ship detection in the Second World War and since then it has been used both by ships and airplanes. Nowadays, every commercial ship and airplane is equipped with radar technology. Radar has been used in surveillance planes for quite some time and, today, with the increased resolution brought by the evolution of SAR technology, its images are also used for ship detection. There are other systems like the Vessel Monitoring System (VMS) that are useful for maritime traffic control by giving ship locations to land stations and provide ship location to other ships. Notwithstanding the aforesaid, satellite imagery can be a passive way of understanding and controlling ships activity in certain areas where ships may be positioned and/or where the use of VMS is not compulsory. It may also be very important in areas where VMS is out of order, it has some sort of damage or it has been turned off. The need for maritime control serves different organizations with different purposes such as: marine traffic, ocean pollution, fishing and smuggling. Anyway, only few users have been using it and the main reason being the lapse of time between data acquisition and its delivery to the user; another reason is that the algorithms aren’t fully automatic nor 100% reliable. With the evolution of computational and communications skills, the costs and time difference between data acquisition and delivery to the user has been gradually reduced and today the delivery time to the end user has been reduced to 30 min [Greidanus, 2004]. The theme of the present thesis is ship detection and we shall elaborate in the comparison of three detection methods using satellite SAR imagery. The image used throughout this study fully covers all Singapore area and was taken by the TerraSAR-X satellite with a 3 meters spatial resolution. In order to be able to work the said image in the available computers, a resampled factor of 1:3 was needed, which meant that the initial spatial resolution of 3 m changed to 9 m. Three different algorithms were chosen to compare the results, analyze the way each method can be applied and how effective it is, in regards to ease of use and performance, by comparing the obtained results. The algorithms were implemented with Matlab software, version R2014b. The selected methods were the Search for Unidentified Maritime Objects (SUMO), Lockheed Martin (LM) detector and the Gaussian Generalized Likelihood Ratio Test (G-GLRT). The first one uses a template matching window, the second is a combination of discrete wavelet transform (DWT) with a certain number of Constant False Alarm Rates (CFAR) detectors and the third uses the likelihood ratio test. The results achieved were positive but it was notorious that the SUMO detector has the best performance in terms of results as well in computational speed and ability to be implemented. It also seems to be the easiest to improve in the future.
Descrição: Trabalho de projecto de mestrado, Engenharia Geográfica, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015
URI: http://hdl.handle.net/10451/20755
Designação: Trabalho de projecto de mestrado em Engenharia Geográfica
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