PREFACE: TECHNICAL COMMISSION I

For ISPRS Technical Commission I (TC I), 76 submissions for the 2021 Congress edition of ISPRS Annals and ISPRS Archives were received. This included both full paper and abstract submissions from all over the world. Continuing the success of double blind paper reviewing in preparation of the 2016 Prague congress, the 2018 Karlsruhe symposium as well as the 2020 edition of the ISPRS congress, also this time, TC I organized a strict peer-reviewing process. This included double-blind reviewing for full papers as well as a two-stage evaluation of abstract submissions – first stage based on the submitted abstracts (“conditional acceptance”), and second stage after submission of the respective final papers.For the 2021 edition of the ISPRS congress, we received 32 full paper submissions and 46 abstract submissions, which underlines the trend towards full paper submissions compared to previous TC I events.17 full papers passed the double-blind peer-review process and were accepted for publication in the ISPRS Annals (acceptance rate 53%); none of the papers was reviewed by less than two reviewers; for the majority of full papers, three or four reviews were obtained. Abstract submissions and their respective final papers were reviewed by a team of professionals. In total, 28 papers were accepted to the ISPRS Archives.Strict peer-reviewing relies on many voluntary reviewers spending their time for reading and evaluating the submissions. We would like to express our thanks to our reviewing team – especially since they were again willing to contribute to the review process just after completion of the 2020 edition of the ISPRS congress.The manuscripts in both the ISPRS Annals and Archives cover a broad range of topics related to remote sensing platforms, technologies, systems and related methods and reflect the current trends in algorithmic research and developments in sensing and data acquisition methods. Noteworthy is that numerous contributions were again submitted to Intercommission WGs of TC I with TC II and TC IV, which underlines the continuing trend towards an integral approach to sensors, systems and methods in photogrammetry, remote sensing and mobile mapping.</p

Correspondência eficiente de descritores SIFT para construção de mapas densos de pontos homólogos em imagens de sensoriamento remoto [Efficient matching steps of the SIFT for constructing a dense map of conjugate points in remote sensing images]

Area-based automatic image matching combined with a region-growing technique are able to provide a dense and accurate set of corresponding points. However, the region-growing process may stop at image patches where the horizontal x-parallax has an abrupt change. In such cases new pairs of corresponding points (seeds) must be provided, usually by a human operator. The region growing procedure restarts then from the new seed points. Depending upon the type of image and the 3D-structure of the mapped area, the human intervention may be considerable. A fully automatic alternative for finding conjugate points in stereo pairs was proposed by the authors in a prior work. The method combines the scale invariant feature transform, the Least-Squares matching and the region-growing technique. This work presents an extension of that technique. Basically, improvements in the matching step of the SIFT algorithm are proposed, which explores properties of stereo images produced by aerial and orbital sensors. Experiments conducted on stereo pairs from both airborne and satellite imagery show that the benefit of the proposed changes is twofold. Firstly, the number of true substantially with no significant increase in the proportion Secondly, the computational load is dramatically reduced.Métodos automáticos de localização de pontos homólogos em imagens digitais baseados em área, combinados com técnicas de crescimento de região, são capazes de produzir uma malha densa e exata de pontos homólogos. Entretanto, o processo de crescimento de região pode ser interrompido em regiões da imagem, cuja paralaxe no eixo horizontal apresenta variação abrupta. Essa situação geralmente é causada por uma descontinuidade na superfície ou espaço-objeto imageado, tal como um prédio numa cena urbana ou um paredão de exploração de uma mina a céu aberto. Nesses casos, novos pares de pontos homólogos (sementes) devem ser introduzidos, normalmente por um operador humano, a partir dos quais o processo é reiniciado. Dependendo do tipo da imagem utilizada e da estrutura 3D da região mapeada, a intervenção humana pode ser considerável. Uma alternativa totalmente automatizada em que se combinam as técnicas SIFT (Scale Invariant Feature Transform), pareamento por mínimos quadrados e crescimento de região foi proposta anteriormente pelos autores. O presente trabalho apresenta uma extensão a essa técnica. Basicamente, propõem-se alterações na etapa de correspondência do SIFT, que exploram características de estereogramas produzidos por sensores aéreos e orbitais. Avaliações experimentais demonstram que as modificações propostas trazem dois tipos de benefícios. Em primeiro lugar, obtém-se um aumento do número de pontos homólogos encontrados, sem aumento correspondente na proporção de falsas correspondências. Em segundo lugar, a carga computacional é reduzida substancialmente

UM ALGORITMO DE SEGMENTAÇÃO POR CRESCIMENTO DE REGIÕES PARA GPUS

Este artigo propõe um algoritmo paralelo de segmentação de imagens por crescimento de região voltado a Unidades de Processamento Gráfico (GPU). O algoritmo proposto deriva de um algoritmo sequencial largamente utilizado pela comunidade de Análise de Imagens de sensoriamento remoto Baseada em Objeto Geográfico (GEOBIA). Relativamente à versão sequencial propõem-se neste trabalho novos atributos para caracterização de heterogeneidade morfológica de segmentos, cujo cálculo pode ser realizado de modo mais eficiente em GPUs. Duas variantes do algoritmo paralelo com diferentes heurísticas para seleção dos segmentos adjacentes a serem fundidos  a cada iteração são descritas. Visando explorar o potencial de GPUs para execução paralela de  threads  de baixa granularidade, o algoritmo proposto atribui uma thread para cada pixel da imagem, o que contribui ao mesmo tempo para uma distribuição mais uniforme da carga computacional entre os processadores da GPU. Uma detalhada análise experimental utilizando uma GPU convencional sobre quatro imagens de teste indicou acelerações superiores a 8 em relação ao algoritmo sequencia

AVALIAÇÃO DE CRITÉRIOS DE HETEROGENEIDADE BASEADOS EM ATRIBUTOS MORFOLÓGICOS PARA SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS POR CRESCIMENTO DE REGIÕES

Avalia-se neste trabalho o impacto de se considerar atributos morfológicos na formulação do critério que governa o crescimento de regiões na segmentação de imagens. Para tanto, uma extensão do algoritmo de segmentação multiresolução proposto por Baatz e Schäpe (2000) foi proposta e implementada, permitindo que se testassem critérios derivados de diferentes atributos morfológicos. O estudo valeu-se de um método supervisionado para medir numericamente a qualidade da segmentação. O resultado ideal da segmentação foi representado por um conjunto de segmentos de referência delineados manualmente para três recortes de imagens Quickbird-2. Para cada critério testado, os valores ótimos para os parâmetros do algoritmo de segmentação foram determinados por um processo estocástico que procurou minimizar a discrepância entre as referências e o resultado de cada segmentação. Uma análise tanto quantitativa quanto qualitativa dos resultados indicou inequivocamente que a inclusão de atributos morfológicos no critério de heterogeneidade, que decide a fusão entre segmentos adjacentes no processo de crescimento de regiões, pode resultar numa substancial melhoria da qualidade da segmentação. O artigo realça ainda a importância de se adotar atributos morfológicos apropriados para cada classe de objetos e tece considerações que orientam a escolha destes atributos

CORRESPONDÊNCIA EFICIENTE DE DESCRITORES SIFT PARA CONSTRUÇÃO DE MAPAS DENSOS DE PONTOS HOMÓLOGOS EM IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO

Métodos automáticos de localização de  pontos homólogos em imagens digitais baseados em área, combinados com técnicas de crescimento de região, são capazes de produzir uma malha densa e exata de pontos homólogos. Entretanto, o processo de crescimento de região pode ser interrompido em regiões da imagem, cuja paralaxe no eixo horizontal apresenta variação abrupta. Essa situação geralmente é causada por uma descontinuidade na superfície ou espaço-objeto imageado, tal como um prédio numa cena urbana ou um paredão de exploração de uma mina a céu aberto. Nesses casos, novos pares de pontos homólogos (sementes) devem ser introduzidos, normalmente por um operador humano, a partir dos quais o processo é reiniciado. Dependendo do tipo da imagem utilizada e da estrutura 3D da região mapeada, a intervenção humana pode ser considerável. Uma alternativa totalmente automatizada em que se combinam as técnicas SIFT (Scale Invariant Feature Transform), pareamento por mínimos quadrados e crescimento de região foi proposta anteriormente pelos autores. O presente trabalho apresenta uma extensão a essa técnica. Basicamente, propõem-se alterações na etapa de correspondência do SIFT, que exploram características de estereogramas produzidos por sensoresaéreos e orbitais. Avaliações experimentais demonstram que as modificações propostas trazem dois tipos de benefícios. Em primeiro lugar, obtém-se um aumento do número de pontos homólogos encontrados, sem aumento correspondente naproporção de falsas correspondências. Em segundo lugar, a carga computacional é reduzida substancialmente.

ANÁLISE ORIENTADA A OBJETO E DADOS ASTER/TERRA NA CLASSIFICAÇÃO DO RELEVO

The aim of this research is to develop an object-based methodology for semi-automatic mapping of relief units. The study area is the municipality of São José dos Campos, located in São Paulo State, Brazil. For this end, a multilevel hierarchical semantic network (meant for the storage and reproduction of expert knowledge) together with fuzzy logic and a set of multispectral, geomorphometric and textural variables were used. The geomorphometric and textural variables were extracted from a DEM, obtained from a stereo pair of ASTER/Terra images. The DEM altimetric accuracy was evaluated. The validation of the final relief units map was accomplished by means of object-based statistical indices derived from an error matrix, obtained by means of a comparison between the classified scene and a reference map. This reference map was produced from a visual interpretation of the stereoscopic images. Based on the obtained results, the object-based approach has shown to be a suitable method for relief units mapping. O objetivo desta pesquisa foi desenvolver uma metodologia semi-automatizada de mapeamento de unidades de relevo, que utiliza análise orientada a objeto (AOO). A área de estudo é o município de São José dos Campos (SP). Com esse intuito, utilizou-se uma rede semântica hierárquica multinível para representação do conhecimento do especialista/geomorfólogo, além de lógica nebulosa e um conjunto de variáveis multiespectrais, geomorfométricas e texturais. As variáveis geomorfométricas e texturais foram derivadas de MDE obtido de imagens estereoscópicas do sensor ASTER/Terra. A acurácia altimétrica desse MDE foi avaliada. A validação do mapa de unidades de relevo foi realizada, considerando os objetos (ou segmentos) por meio de estatísticas derivadas de uma matriz de erros, obtida da comparação com um mapa de referência gerado a partir da interpretação visual das imagens estereoscópicas. Com base nos resultados obtidos, concluiu-se que AOO é uma metodologia viável para a semi-automação de procedimentos relacionados ao mapeamento de unidades de relevo

UMA AVALIAÇÃO DE DESCRITORES DE TEXTURA BASEADOS EM CÓDIGOS BINÁRIOS LOCAIS PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO

O presente trabalho avalia descritores texturais multiescalares invariantes à rotação baseados em Padrões Binários Locais e em Quantização de Fase Local (LPQ) para a classificação de uso e cobertura do solo em uma imagem IKONOS-2 e uma imagem Quickbird-2. Os experimentos mostraram que ambas as representações de textura propiciaram elevada acurácia quando combinadas com a informação de variância. Além disso, propõe-se no trabalho um novo descritor formado pela concatenação do histograma de variância e o histograma dos códigos gerados a partir dos Padrões Binários Locais ou da Quantização de Fase Local.  Com o novo descritor, não obstante serem comparativamente mais compacto, registraram-se os mesmos índices de desempenho obtidos a partir de histogramas bidimensionais que representam a distribuição conjunta de ambas as variáveis. O último experimento realizado indicou para os descritores baseados nos Padrões Binários Locais ou na Quantização de Fase Local um índice Kappa superior em 0,1  ao que alcançou quando se utilizaram atributos de textura derivados da matriz de co-ocorrência.