Extracting Raft Aquaculture Areas from Remote Sensing Images via an Improved U-Net with a PSE Structure

Remote sensing has become a primary technology for monitoring raft aquaculture products. However, due to the complexity of the marine aquaculture environment, the boundaries of the raft aquaculture areas in remote sensing images are often blurred, which will result in ‘adhesion’ phenomenon in the raft aquaculture areas extraction. The fully convolutional network (FCN) based methods have made great progress in the field of remote sensing in recent years. In this paper, we proposed an FCN-based end-to-end raft aquaculture areas extraction model (which is called UPS-Net) to overcome the ‘adhesion’ phenomenon. The UPS-Net contains an improved U-Net and a PSE structure. The improved U-Net can simultaneously capture boundary and contextual information of raft aquaculture areas from remote sensing images. The PSE structure can adaptively fuse the boundary and contextual information to reduce the ‘adhesion’ phenomenon. We selected laver raft aquaculture areas in eastern Lianyungang in China as the research region to verify the effectiveness of our model. The experimental results show that compared with several state-of-the-art models, the proposed UPS-Net model performs better at extracting raft aquaculture areas and can significantly reduce the ‘adhesion’ phenomenon

Inteligência artificial e sistemas de irrigação por pivô central : desenvolvimento de estratégias e técnicas para o aprimoramento do mapeamento automático

Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-Graduação em Geografia, 2022.A irrigação é o principal responsável pelo aumento da produtividade dos cultivos. Os sistemas de irrigação por pivô central (SIPC) são líderes em irrigação mecanizada no Brasil, com expressivo crescimento nas últimas décadas e projeção de aumento de mais de 134% de área até 2040. O método mais utilizado para identificação de SIPC é baseado na interpretação visual e mapeamento manual das feições circulares, tornando a tarefa demorada e trabalhosa. Nesse contexto, métodos baseados em Deep Learning (DL) apresentam grande potencial na classificação de imagens de sensoriamento remoto, utilizando Convolutional Neural Networks (CNN’s). O uso de DL provoca uma revolução na classificação de imagens, superando métodos tradicionais e alcançando maior precisão e eficiência, permitindo monitoramento regional e contínuo com baixo custo e agilidade. Essa pesquisa teve como objetivo aplicação de técnicas de DL utilizando algoritmos baseados em CNN’s para identificação de SIPC em imagens de sensoriamento remoto. O presente trabalho foi dividido em três capítulos principais: (a) identificação de SIPC em imagens Landsat-8/OLI, utilizando segmentação semântica com três algoritmos de CNN (U-Net, Deep ResUnet e SharpMask); (b) detecção de SIPC usando segmentação de instâncias de imagens multitemporais Sentinel-1/SAR (duas polarizações, VV e VH) utilizando o algoritmo Mask-RCNN, com o backbone ResNeXt-101-32x8d; e (c) detecção de SIPC utilizando imagens multitemporais Sentinel-2/MSI com diferentes percentuais de nuvens e segmentação de instâncias utilizando Mask-RCNN, com o backbone ResNext-101. As etapas metodológicas foram distintas entre os capítulos e todas apresentaram altos valores de métricas e grande capacidade de detecção de SIPC. As classificações utilizando imagens Landsat-8/OLI, e os algoritmos U-Net, Depp ResUnet e SharpMask tiveram respectivamente 0,96, 0,95 e 0,92 de coeficientes Kappa. As classificações usando imagens Sentinel-1/SAR apresentaram melhores métricas na combinação das duas polarizações VV+VH (75%AP, 91%AP50 e 86%AP75). A classificação de imagens Sentinel-2/MSI com nuvens apresentou métricas no conjunto de 6 imagens sem nuvens (80%AP e 93%AP50) bem próximas aos valores do conjunto de imagens com cenário extremo de nuvens (74%AP e 88%AP50), demonstrando que a utilização de imagens multitemporais, aumenta o poder preditivo no aprendizado. Uma contribuição significativa da pesquisa foi a proposição de reconstrução de imagens de grandes áreas, utilizando o algoritmo de janela deslizante, permitindo várias sobreposições de imagens classificadas e uma melhor estimativa de pivô por pixel. O presente estudo possibilitou o estabelecimento de metodologia adequada para detecção automática de pivô central utilizando três tipos diferentes de imagens de sensoriamento remoto, que estão disponíveis gratuitamente, além de um banco de dados com vetores de SIPC no Brasil Central.Irrigation is primarily responsible for increasing crop productivity. Center pivot irrigation systems (CPIS) are leaders in mechanized irrigation in Brazil, with significant growth in recent decades and a projected increase of more than 134% in area by 2040. The most used method for identifying CPIS is based on the interpretation visual and manual mapping of circular features, making the task time-consuming and laborious. In this context, methods based on Deep Learning (DL) have great potential in the classification of remote sensing images, using Convolutional Neural Networks (CNN's). The use of Deep Learning causes a revolution in image classification, surpassing traditional methods and achieving greater precision and efficiency, allowing regional and continuous monitoring with low cost and agility. This research aimed to apply DL techniques using algorithms based on CNN's to identify CIPS in remote sensing images. The present work was divided into three main chapters: (a) identification of CIPS in Landsat-8/OLI images, using semantic segmentation with three CNN algorithms (UNet, Deep ResUnet and SharpMask); (b) CPIS detection using Sentinel-1/SAR multitemporal image instance segmentation (two polarizations, VV and VH) using the Mask-RCNN algorithm, with the ResNeXt-101-32x8d backbone; and (c) SIPC detection using Sentinel2/MSI multitemporal images with different percentages of clouds and instance segmentation using Mask-RCNN, with the ResNext-101 backbone. The methodological steps were different between the chapters and all presented high metric values and great CPIS detection capacity. The classifications using Landsat-8/OLI images, and the U-Net, Depp ResUnet and SharpMask algorithms had respectively 0.96, 0.95 and 0.92 of Kappa coefficients. Classifications using Sentinel-1/SAR images showed better metrics in the combination of the two VV+VH polarizations (75%AP, 91%AP50 and 86%AP75). The classification of Sentinel-2/MSI images with clouds presented metrics in the set of 6 images without clouds (80%AP and 93%AP50) very close to the values of the set of images with extreme cloud scenario (74%AP and 88%AP50), demonstrating that the use of multitemporal images increases the predictive power in learning. A significant contribution of the research was the proposition of reconstruction of images of large areas, using the sliding window algorithm, allowing several overlaps of classified images and a better estimation of pivot per pixel. The present study made it possible to establish an adequate methodology for automatic center pivot detection using three different types of remote sensing images, which are freely available, in addition to a database with CPIS vectors in Central Brazil