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EXÉRCITO BRASILEIRO E MAPEAMENTO TOPOGRÁFICO DE GRANDES ESCALAS

      Visando a disponibilização de dados geoespaciais de referência e temáticos para o planejamento e execução de operações de defesa e segurança nos Jogos Olímpicos e Paralímpicas Rio 2016, o Exército Brasileiro publicou em seu geoportal a segunda edição da ET-EDGV Defesa F Ter.

      A primeira parte desta especificação aborda dados de referência para escalas de até 1:1.000, enquanto que a segunda trata especificamente de dados de temáticos de interesse para as operações terrestres. Foram incorporadas a 1a Parte desta especificação inúmeras contribuições das instituições que estão trabalhando com o Comitê da CONCAR para incorporar à ET-EDGV 2.1.3 (Out/2010) dados geoespaciais de referência típicos de mapeamentos topográficos de grandes escalas. Assim, a ET-EDGV Defesa F Ter apresenta uma modelagem conceitual que suporta o mapeamento topográfico em escalas 1:1.000 até 1:250.000.

fgfd Exército Brasileiro lança especificação para mapeamento topográfico de grandes escalas      A especificação manteve o foco na interoperabilidade e integração de dados geoespaciais. Até a publicação da ET-EDGV Nacional da CONCAR, a qual possivelmente será denominada ET-EDGV versão 3.0, esta especificação se apresenta como uma alternativa para os produtores de dados que necessitarem elaborar mapeamentos em grandes escalas.

      Esta especificação foi elaborada pela equipe técnica da DSG com a colaboração de representantes do Ministério da Defesa, por meio da DHN e ICA, da Prefeitura do Município de Salvador, do Estado da Bahia e do Governo do Distrito Federal. Para a validação da modelagem, foram utilizadas as bases de dados fornecidas pelos municípios de Porto Alegre, Curitiba, São Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte, Brasília, Cuiba, Salvador, Recife, Natal, Fortaleza e Manaus.

      Assim, além dos órgãos acima, esta versão incluiu a transcrição (total ou parcial) das contribuições dos seguintes órgãos da administração pública efetivadas no contexto dos trabalhos do Comitê da CONCAR: Ministério das Cidades – Mcid; Ministério das Comunicações – MC; Ministério da Cultura – MinC; Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome – MDS; Ministério da Educação – MEC; Ministério da Integração Nacional – MI; Ministério do Meio Ambiente – MMA; Ministério de Minas e Energia – MME; Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão – MPOG-SPI; Ministério da Saúde – MS; Ministério dos Transportes – MT; Ministério do Turismo; Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC; Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL; Agência Nacional de Petróleo – ANP; Agência Nacional de Telecomunicações – ANATEL; Agência Nacional de Transportes Aquaviários – ANTAQ; Associação Nacional de Empresas de Aerolevantamento – ANEA; Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes – DNIT; Empresa Brasileira de Infraestrutura Aeroportuária – INFRAERO; Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis – IBAMA; Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE; Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade – ICMBio; Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária – INCRA; Secretaria de Aviação Civil – SAC; Secretaria do Patrimônio da União – SPU.

      Para possibilitar a operacionalização da produção e uso dos dados previstos nesta norma, a Diretoria de Serviço Geográfico (DSG) implementou a mesma em PostGIS e Spatialite. Estas novas implementações desta norma estão disponibilizadas para a comunidade na versão 2.0 do plugin DSGTools. Nesta versão, a DSG efetuou diversas melhorias para melhorar o funcionamento das ferramentas do plugin tornando-o mais estável e, assim, fomentar a utilização do QGIS em conjunto com a nova especificação técnica do Exército Brasileiro. Vale ressaltar que todas as funcionalidades do DSGTools estão disponíveis para ambas as implementações da ET-EDGV.

      Para maiores informações sobre a ET-EDGV Defesa F Ter acesse o página do Geoportal do Exército Brasileiro.

    Para maiores informações do plugin entrem em contato com a equipe de desenvolvimento por meio do e-mail suporte.dsgtools@dsg.eb.mil.br ou acesse: http://www.geoportal.eb.mil.br/index.php/qgis-menu/dsgtools/dsgtools-generalidades

Fonte: DSG

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REDES NEURAIS E ANÁLISE DE DADOS SATELITAIS

      A alguns anos surgiu, no mercado mundial, uma importante inovação que possibilita uma grande mudança na forma como são analisados os dados inseridos nas imagens obtidas através de plataformas satelitais.

      Pesquisadores da Universidade Politécnica de Madrid, na Espanha, descobriram uma forma de colocar a inteligência artificial a serviço da análise dos gigantescos volumes de dados gerados pelo sensoriamento remoto via satélite.

      A pesquisa desenvolveu novos algoritmos de visualização e de treinamento de redes neurais auto-organizáveis para aplicação em sensoriamento remoto, gerando modelos simplificados de grandes volumes de informação multi-espectral.

Redes neurais

      Redes neurais são modelos matemáticos inspirados no funcionamento das redes neurais biológicas, presentes no cérebro e representam uma das principais vertentes da inteligência artificial.

       Elas são aplicadas em uma grande variedade de disciplinas, para resolver um espectro ainda mais variado de problemas. Um dos modelos de rede neural mais largamente utilizado atualmente é conhecido como mapa de auto-organização.

Sensoriamento remoto

      O sensoriamento remoto cuida da aquisição de informações sobre a superfície da Terra utilizando técnicas que não envolvem o contato físico com o objeto sob observação – essencialmente por meio de satélites artificiais.

      O desenvolvimento de ferramentas para analisar e processar imagens multi-espectrais (em vários comprimentos de onda) captadas por câmeras e sensores a bordo de satélites abriu o caminho para a automatização de tarefas que seriam impraticáveis de serem feitas por analistas humanos.

Modelos de redes neurais

      A rede neural auto-organizável conhecida como modelo de Kohonen tem-se mostrado como uma ferramenta útil e valiosa para a análise exploratória de dados. Mas o modelo de Kohonen não é perfeito, tendo algumas restrições, relacionadas principalmente com a arquitetura.

      Isto levou ao surgimento de novos tipos de mapas de auto-organização, como o modelo das Estruturas Celulares Crescentes (GCS: Growing Cell Structures), proposto por Bernd Fritzke. Mas o modelo GCS, mesmo em suas versões incrementadas, também não é isento de problemas, com parâmetros difíceis de configurar e sem faixas de valores bem definidas.

Modelos simplificados

      A proposta da pesquisadora Soledad Delgado Sanz consiste em um novo algoritmo de treinamento do modelo GCS que melhora a delimitação dos valores de entrada, eventualmente resolvendo o maior problema do modelo.

      A modificação do algoritmo GCS torna este modelo de rede neural mais fácil de usar para gerar modelos simplificados de grandes volumes de informações multi-espectrais normalmente associados com o campo do sensoriamento remoto.

      A nova metodologia foi testada em várias áreas importantes do sensoriamento remoto, incluindo a classificação de coberturas de solos, estimativas de variáveis físicas de áreas cobertas por água e análise do índice de validade espectral de imagens com características especiais.

BRADAR

   Dentro deste contexto, 0 Brasil também iniciou, a algum tempo, o estudo e desenvolvimento desta técnica, através da empresa BRADAR, empresa do Grupo Embraer, que possui entre seus objetivos oferecer soluções integradas de sensoriamento remoto e radares terrestres.

     Especializada no desenvolvimento e produção de radares, oferecendo produtos para vigilância aérea e terrestre, além de soluções para sensoriamento remoto, a BRADAR conta com tecnologia diferenciada para o monitoramento e detecção de alvos relevantes. O radar aerotransportado da BRADAR opera nas bandas X e P, o que garante a coleta de dados independente de condições meteorológicas ou de iluminação, inclusive, coletando dados abaixo da copa das árvores. Essa característica, associada à geometria das imagens, sempre idênticas, permite comparar as diferentes imagens de forma automatizada, identificando os alvos de forma rápida e precisa.

      Além das imagens coletadas, o monitoramento identifica as mudanças sofridas no local, baseado na técnica de rede neural, ou seja, utilizando classificadores automáticos de mudanças por inteligência artificial. Esse classificador é “treinado” a cada imagem coletada, podendo identificar centenas de mudanças, como por exemplo, danos ambientais, desmatamentos e ocupações irregulares, em poucas horas de análise.

    Nos últimos quatro anos, a empresa fortaleceu sua capacitação tecnológica com estratégias para buscar parcerias, novos contratos e projetos que elevaram, definitivamente, a BRADAR ao posto de empresa estratégica para o governo brasileiro. Ao longo desse período, a BRADAR já desenvolveu e entregou os radares SABER M-60 e SENTIR M-20, ambos em operação nas Forças Armadas brasileiras.

      Certificada pelo governo como EED (Empresa Estratégica de Defesa), a BRADAR é hoje a mais qualificada em sua área de atuação e dá um novo passo em parceria com a Visiona, empresa que também integra o Grupo Embraer, e passa a oferecer também soluções com radares satelitais e ópticos, atendendo a uma demanda crescente de mercado.

Operações Militares

     Além do que já foi exposto acima, o desenvolvimento das técnicas de sensoriamento remoto envolvendo redes neurais, podem revolucionar os métodos atuais de identificação e acompanhamento de alvos, em Operações Militares. Isto pode ser alcançado, tanto através ao desenvolvimento de novas tecnologias, voltadas para este fim, como através do estudo aprofundado e aprimoramento da doutrina vigente, ou seja, com emprego pesado deste tipo de técnica.

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