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EMPREGO DA TECNOLOGIA LIDAR

      Nos dias de hoje, quando falamos em sensores suborbitais, via de regra, não podemos deixar de abordar as Aeronaves Remotamente Pilotadas (ARP) ou Drones Aéreos.

     Cabe ressaltar que, historicamente, o desenvolvimento dos ”Drones” ou ARP, teve como um de seus principais impulsionadores a busca pela redução da quantidade de perdas humanas em combate, ou seja, para que isso fosse atingido, não foi necessária apenas a criação de aeronaves pilotadas de forma remota, mas sim, o desenvolvimento de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento que substituíssem a observação humana direta e indireta, a qual, atualmente, não só substituíram, como as tornaram muito mais eficientes.

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     Sendo assim, técnicas como: controle aéreo de colunas motorizadas ou de patrulha terrestre (pode ser realizado de forma bem mais apurada com o uso de softwares especializados de processamento digital de imagens); inspeção de camuflagem (pode ser realizado de forma automática utilizando técnicas de classificação e bibliotecas espectrais); fotografia aérea (a aquisição é feita pela ARP, podendo gerar pares estereoscópicos e Modelos Digitais de Superfície em 3D); reconhecimento de áreas para o desdobramento de órgãos e instalações (pode ser realizado rotineiramente através de sensores satelitais e, via de regra, não há necessidade do emprego de ARP); levantamento geográfico de área (pode ser realizado rotineiramente através de sensores satelitais e, via de regra, não há necessidade do emprego de ARP).

     Todas as técnicas citadas acima, podem ser executadas em melhores condições, pelo sensoriamento remoto e geoprocessamento, bem como através do emprego de outros tipos de geotecnologias, assuntos para os quais a formação do militar especialista em Intlg Img é direcionada e tem uma pesada carga. Um dos vários exemplos do emprego das Geotecnologias para o reconhecimento de alvos, muito bem empregadas, pela Arqueologia, é a descoberta recente descrita abaixo:

      ” Sudeste da Ásia. Lugar úmido, coberto por densas florestas tropicais e cheio de histórias antigas e instigantes. Ali, entre as árvores, se destaca um templo antigo; tão antigo que toda a sua superfície está coberta por uma grossa camada de vegetação – o templo de Angkor. Até agora, achava-se que a construção era a última ruína da maior civilização do século XII, o império Khmer. Mas os arqueólogos estavam enganados: Angkor, na verdade, é apenas parte de uma cidade imensa que a floresta engoliu e escondeu do mundo por séculos. E o resto desse império acaba de ser encontrado.

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      Quem descobriu  foi um grupo de arqueólogos liderados por Damian Evans, da Universidade de Sydney, na Austrália. Eles sobrevoaram o Camboja num helicóptero e usaram um scanner a laser para mapear, lá de cima, toda a superfície da região – mais de 1.900 km². A tecnologia (LiDAR – light detections and ranging, ou detecção e busca por luz), usada por militares para encontrar submarinos, revelou uma cidade imensa, bem no coração do império Khmer, de 678,5 km². Além da cidade, os arqueólogos descobriram também um complexo sistema de captação, reserva e transporte de água, que permitia aos habitantes sobreviver aos períodos sem chuva na região. Esse tipo de sistema só seria utilizado séculos depois por outras civilizações, segundo os autores do estudo.

      A tecnologia do Lidar foi utilizada pela primeira vez em 2009, no estudo da cidade maia de Caracol, em Belize. Recentemente, ele tem sido utilizado para escanear sítios arqueológicos da Europa. O novo mapeamento dá continuidade às pesquisas que, em 2013, descobriram a cidade escondida de Mahendraparvata, construída 350 anos antes do famoso templo Angkor Wat (obtido pelo rei Suryavarman II no auge do poder do Império Khmer). 

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        A descoberta respondeu algumas das perguntas dos cientistas. O império entrou em colapso por causa de mudanças climáticas na região, quando o sistema de captação de água parou de funcionar e as plantações definharam. Então, os habitantes foram deixando a cidade aos poucos, e, no século XVI, o império caiu e não conseguiu se reerguer. Até agora, acreditava-se que a cidade tivesse sido destruída por um ataque do povo hai – e por isso teria desaparecido”.

        Por séculos, uma cidade inteira passou despercebida pelos olhos humanos, camuflada, inclusive de estudiosos, que sobrevoaram a área utilizando inicialmente a observação direta e indireta em busca de vestígios desta antiga cultura, mas somente com o emprego de modernas tecnologias de imageamento e de técnicas de processamento digital de imagens, foi possível mudar este quadro.

       Por fim, acredito ser fácil chegar a conclusão do que tecnologias como esta podem fazer em prol das operações, principalmente no tocante a reconhecimento de alvos, praticamente eliminando a possibilidade do emprego de técnicas de simulação e dissimulação, e trazendo uma consciência situacional muito maior aos Comandantes.

Referência:

  1. https://br.noticias.yahoo.com/cidade-medieval-secreta-%C3%A9-descoberta-na-%C3%A1sia-124748547.html
  2. http://originalmiles.com.br/templos-de-angkor/
  3. http://veja.abril.com.br/ciencia/cidades-escondidas-de-ate-1-400-anos-sao-descobertas-no-camboja/

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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.

Referência:

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OS MODELOS DIGITAIS DE ELEVAÇÃO

       Boa parte do planejamento operacional atual, é realizado em cima de cartas topográficas impressas, com a utilização de ”calcos” para realizar a atualização das mesmas. Quando se trata de simulações de combate, via de regra, utiliza-se as mesmas cartas citadas, mas ao invés de impressas, elas são escaneadas e inseridas digitalmente no sistema.

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     Nos poucos casos em que existe o emprego da simulação militar tridimensional, como no caso dos simuladores dos carros de combate alemãos da família Leopard e das viaturas blindadas de transporte de pessoal M-113 (STEAL BEAST), a existência de cartas  nacionais nesse sistema é quase nula.

     Fazendo uma análise rápida e comparando a possibilidade de extração de informações de uma carta em 2 dimensões(2D) e de uma imagem em 3 dimensões(3D), fica fácil perceber que as imagens em 3D trazem uma quantidade agregada de informações muito maior, além de tornarem a sua interpretação visual muito mais rápida e fácil, por sua semelhança com a realidade e por permitir uma observação sob novas perspectivas.

       Para  fazer a representação da realidade em três dimensões, partindo de uma imagem em duas dimensões, deve ser gerado um Modelo Digital de Elevação (MDE), que pode ser dividido em:

      1) Modelo Digital de Superfície (MDS) –  é uma representação planialtimétrica da superfície da Terra, incluindo a vegetação e edificações.

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      2) Modelo Digital do Terreno (MDT) – é a representação planialtimétrica da superfície da Terra, excluindo as interferências de vegetação e edificações.

Figura-MDT1

      Dentre as várias formas de se criar um MDE, a mais simples é através da utilização uma imagem da Missão Topográfica Radar Shuttle (acrônimo em inglês para SRTM). Trata-se de uma missão espacial para obter um modelo digital da zona da Terra entre 56 °S e 60 °N, de modo a gerar uma base completa de cartas topográficas digitais terrestre de alta resolução. Contribuiu para o estudo do Relevo do Brasil e pode ser baixada gratuitamente pelo site da USGS (United States Geological Survey).

      A SRTM consiste num sistema de radar especialmente modificado que voou a bordo do Ônibus Espacial”Endeavour” durante 11 dias na missão STS-99 no 2000. Para adquirir os dados de altimetria estereoscópica, a SRTM contou com dois refletores de antenas de radar, separados do outro por 60 m, graças a um extensor que ampliava a envergadura do ”shuttle” no espaço. A técnica utilizada conjuga software interferométrico com Radares de Abertura Sintética (SAR).

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       Para os planejamentos militares, os dados do SRTM podem apresentar algumas limitações, como a deficiência para a identificação visual de alvos, devido ao pixel de 90 ou 30 metros, porém são indicados para diversos fins como o planejamento nível estratégico, que não exijam detalhamento.

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      Como alternativa para atender aos projetos que necessitam de dados de elevação de baixo custo e maior detalhamento do que os disponibilizados pelo SRTM, empresas como a Surface têm investido no desenvolvimento de metodologias avançadas de processamento, interpolação e validação, gerando modelos específicos para este tipo de demanda, com resolução espacial de 10 metros. Após realizar testes de precisão, comparando o SRTM e o novo modelo, e considerando um MDE de alta precisão como gabarito, os resultados provam que, além de possuir maior detalhamento, este novo modelo apresenta melhor precisão e acurácia.

       Para concluir, novos métodos vem sendo desenvolvidos para gerar MDE mais, a partir de pares estereoscópicos (imagens com sobreposição de áreas), capturados por câmeras ópticas e escaners laser embarcados em Aeronaves Remotamente Pilotadas (ARP), com resoluções espaciais abaixo de 1 metro.

      Futuramente publicarei alguns posts com o passo a passo da geração de MDE com o programa QGIS, baseado em Imagens SRTM e ASTER.

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Referências

  1. http://www2.jpl.nasa.gov/srtm/ . Consultado em 01-04-2016.
  2. http://www.dpi.inpe.br/spring/teoria/mnt/mnt.htm . Consultado em 02-04-2016.
  3. http://www.aeromapa.com.br/pt/pagina/31-modelos-digitais-de-elevacao . Consultado em 02-04-2016.
  4. Geração de Modelo Digital de Terreno por meio da filtragem de dados laser – Wallace Felipe Francisco Cardoso, Francisco Assis da Silva, Mário Augusto Pazoti –  Colloquium Exactarum, v.6, n.1, Jan-Jun. 2014, p.46  – 64. DOI: 10.5747/ce.2014.v06.n1.e068
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