Aprendizado de máquina aplicado a dados geográficos abertos

Orientador: Alexandre Xavier FalcãoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Dados geográficos são utilizados em várias aplicações, tais como mapeamento, navegação e planificação urbana. Em particular, serviços de mapeamento são frequentemente utilizados e requerem informação geográfica atualizada. No entanto, devido a limitações orçamentárias, mapas oficiais (e.g. governamentias) sofrem de imprecisões temporais e de completude. Neste contexto projetos crowdsourcing, assim como os sistemas de informação geográfica voluntária, surgiram como uma alternativa para obter dados geográficos atualizados. OpenStreetMap (OSM) é um dos maiores projetos desse tipo com milhões de usuários (consumidores e produtores de informação) em todo o mundo e os dados coletados pelo OSM estão disponíveis gratuitamente. Uma desvantagem do OSM é o fato de poder ser editado por voluntários com diferentes habilidades de anotação, o que torna a qualidade das anotações heterogêneas em diferentes regiões geográficas. Apesar desse problema de qualidade, os dados do OSM têm sido amplamente utilizados em várias aplicações, como por exemplo no mapeamento de uso da terra. Por outro lado, é crucial melhorar a qualidade dos dados em OSM de forma que as aplicações que dependam de informações precisas, por exemplo, roteamento de carros, se tornem mais eficazes. Nesta tese, revisamos e propomos métodos baseados em aprendizado de máquina para melhorar a qualidade dos dados em OSM. Apresentamos métodos automáticos e interativos focados na melhoria dos dados em OSM para fins humanitários. Os métodos apresentados podem corrigir as anotações do OSM de edifícios em áreas rurais e permitem realizar a anotação eficiente de coqueiros a partir de imagens aéreas. O primeiro é útil na resposta a crises que afetam áreas vulneráveis, enquanto que o último é útil para monitoramento ambiental e avaliação pós-desastre. Nossa metodologia para correção automática das anotações de prédios rurais existentes em OSM consiste em três tarefas: correção de alinhamento, remoção de anotações incorretas e adição de anotações ausentes de construções. Esta metodologia obtém melhores resultados do que os métodos de segmentação semântica supervisionados e, mais importante, produz resultados vetoriais adequados para o processamento de dados geográficos. Dado que esta estratégia automática poderia não alcançar resultados precisos em algumas regiões, propomos uma abordagem interativa que reduz os esforços de humanos ao corrigir anotações de prédios rurais. Essa estratégia reduz drasticamente a quantidade de dados que os usuários precisam analisar, encontrando automaticamente a maioria dos erros de anotação existentes. A anotação de objetos de imagens aéreas é uma tarefa demorada, especialmente quando o número de objetos é grande. Assim, propomos uma metodologia na qual o processo de anotação é realizado em um espaço 2D, obtido da projeção do espaço de características das imagens. Esse método permite anotar com eficiência mais objetos do que o método tradicional de fotointerpretação, coletando amostras rotuladas mais eficazes para treinar um classificador para detecção de objetosAbstract: Geographical data are used in several applications, such as mapping, navigation, and urban planning. Particularly, mapping services are routinely used and require up-to-date geographical data. However, due to budget limitations, authoritative maps suffer from completeness and temporal inaccuracies. In this context, crowdsourcing projects, such as Volunteer Geographical Information (VGI) systems, have emerged as an alternative to obtain up-to-date geographical data. OpenStreetMap (OSM) is one of the largest VGI projects with millions of users (consumers and producers of information) around the world and the collected data in OSM are freely available. OSM is edited by volunteers with different annotation skills, which makes the annotation quality heterogeneous in different geographical regions. Despite these quality issues, OSM data have been extensively used in several applications (e.g., landuse mapping). On the other hand, it is crucial to improve the quality of the data in OSM such that applications that depend on accurate information become more effective (e.g., car routing). In this thesis, we review and propose methods based on machine learning to improve the quality of the data in OSM. We present automatic and interactive methods focused on improving OSM data for humanitarian purposes. The methods can correct the OSM annotations of building footprints in rural areas and can provide efficient annotation of coconut trees from aerial images. The former is helpful in the response to crises that affect vulnerable areas, while the later is useful for environmental monitoring and post-disaster assessment. Our methodology for automatic correction of the existing OSM annotations of rural buildings consists of three tasks: alignment correction, removal of incorrect annotations, and addition of missing building annotations. This methodology obtains better results than supervised semantic segmentation methods and, more importantly, it outputs vectorial footprints suitable for geographical data processing. Given that this automatic strategy could not attain accurate results in some regions, we propose an interactive approach which reduces the human efforts when correcting rural building annotations in OSM. This strategy drastically reduces the amount of data that the users need to analyze by automatically finding most of the existing annotation errors. The annotation of objects from aerial imagery is a time-consuming task, especially when the number of objects is high. Thus, we propose a methodology in which the annotation process is performed in a 2D space of projected image features. This method allows to efficiently annotate more objects than using traditional photointerpretation, collecting more effective labeled samples to train a classifier for object detectionDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da Computação2016/14760-5 , 2017/10086-0CAPESFAPES

Interactive Coconut Tree Annotation Using Feature Space Projections

The detection and counting of coconut trees in aerial images are important tasks for environment monitoring and post-disaster assessment. Recent deep-learning-based methods can attain accurate results, but they require a reasonably high number of annotated training samples. In order to obtain such large training sets with considerably reduced human effort, we present a semi-automatic sample annotation method based on the 2D t-SNE projection of the sample feature space. The proposed approach can facilitate the construction of effective training sets more efficiently than using the traditional manual annotation, as shown in our experimental results with VHR images from the Kingdom of Tonga