Aumento de resolução de superfícies com informações altimétricas com a rede neural profunda DEM-ESRGAN

Orientador: Dr. Hideo ArakiTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas. Defesa : Curitiba, 21/12/2022Inclui referências: p. 255-266Resumo: No processo de produção cartográfica, os modelos digitais de elevação (MDE) são responsáveis por fornecer informações altimétricas da superfície a ser mapeada. A resolução espacial de tais modelos está diretamente associada com a escala dos produtos cartográficos que podem ser utilizados. Modelos globais de baixa e média resolução espacial encontram-se disponibilizados open source por diversas agências espaciais. Entretanto, os modelos de alta resolução, utilizados em escalas 1:25.000 e maiores, são escassos e possuem custo elevado. Contudo, esse problema pode ser abordado com a utilização de algoritmos de aprendizagem profunda, associados às técnicas de super-resolução de imagens (SISR) em modelos digitais de elevação, visando obter versões de melhor qualidade espacial a partir de insumos de menor resolução utilizados inicialmente no processamento. Aqui abordamos a utilização de algoritmos de aprendizado profundo juntamente com técnicas de super-resolução de imagem única em modelos digitais de elevação para obter versões de melhor qualidade espacial a partir de entradas de resolução mais baixa. A super-resolução de imagens é um tema clássico dentro do campo da visão computacional, que pode ser amplamente aplicado em tarefas relevantes. Tal técnica tem atraído a atenção de pesquisadores de diferentes áreas por permitir recuperar detalhes de textura de alta qualidade a partir de imagens de baixa resolução. Hoje em dia, com o desenvolvimento do deep learning, tal técnica tem feito bastante progresso. O desenvolvimento da metodologia baseada em redes convolucionais como, por exemplo, as redes adversárias generativas (GAN), possibilita a melhora da resolução espacial inicial de imagens de baixa resolução. No contexto de dados geoespaciais, por exemplo, essas técnicas podem ser utilizadas com modelos digitais de elevação, modelos de ondulação geoidal e modelos globais de geopotencial. Similarmente ao existente com imagens digitais, foram criados datasets com diferentes pares de modelos digitais de elevação para a realização dos processamentos, com o objetivo de permitir a realização da pesquisa, além de permitir a comparação entre os resultados obtidos. Sendo assim, os produtos gerados foram avaliados quanto à sua utilização na produção de produtos geoespaciais, e verificados quanto à sua utilização em mapeamento cartográfico. Dentre os processamentos realizados, verificou-se que o aumento do número de épocas é favorável ao desempenho do modelo gerado e ao aumento da qualidade da imagem gerada. Além disso, da análise visual das imagens geradas, de alta e de baixa resolução utilizadas no estudo, percebeu-se a grande semelhança entre as duas primeiras. Como ponto forte, o DEM-ESRGAN apresentou grande possibilidade de modelar superfícies altimétricas com grandes variações de altitude. Já em relação a superfícies com pouca variação de altitudes, o algoritmo em questão não apresentou tão bom desempenho quanto em relação às superfícies citadas anteriormente. Verificou-se, ainda, que o contexto atual para o estudo de super-resolução de modelos digitais de elevação é oportuno, tendo em vista os avanços tecnológicos nas áreas de inteligência artificial, sensores orbitais e recursos computacionais definidos na referida conjuntura.Abstract: In the cartographic production process, the digital elevation models (DEM) are responsible for providing altimetric information of the surface to be mapped. The spatial resolution of such models is directly associated with the scale of cartographic products that can be used. Global models of low and medium spatial resolution are available open source by several space agencies. However, high-resolution models, used at scales 1:25,000 and larger, are scarce and costly. However, this problem can be addressed with the use of deep learning algorithms, associated with image super-resolution techniques (SISR) in digital elevation models, aiming to obtain better spatial quality versions from lower resolution inputs used initially in processing. Here we cover the use of deep learning algorithms along with single-image super-resolution techniques on digital elevation models to obtain better spatial quality versions from lower resolution inputs. Image super-resolution is a classic theme within the field of computer vision, which can be widely applied in relevant tasks. This technique has attracted the attention of researchers from different areas because it allows recovering high quality texture details from low resolution images. Nowadays, with the development of deep learning, such technique has made a lot of progress. The development of a methodology based on convolutional networks, such as generative adversarial networks (GAN), makes it possible to improve the initial spatial resolution of low-resolution images. In the context of geospatial data, for example, these algorithms can be used with digital elevation models, geoidal undulation models and global geopotential models. Similar to what exists with digital images, datasets were created with different pairs of digital elevation models to carry out the processing, with the objective of allowing the research to be carried out, in addition to allowing the comparison between the results obtained. Therefore, the generated products were evaluated regarding their use in the production of geospatial products, and verified regarding their use in cartographic mapping. Among the processing carried out, it was verified that the increase in the number of epochs is favorable to the performance of the generated model and to the increase in the quality of the generated image. In addition, from the visual analysis of the generated images, of high and low resolution used in the study, it was noticed the great similarity between the first two. As a strong point, DEM-ESRGAN presented a great possibility of modeling altimetric surfaces with large variations in altitude. In relation to surfaces with little variation in altitudes, the algorithm in question did not perform as well as in relation to the surfaces mentioned above. It was also verified that the current context for the study of super-resolution of digital elevation models is opportune, in view of the technological advances in the areas of artificial intelligence, orbital sensors and computational resources defined in the referred conjuncture

Análise da acurácia e da precisão de alguns métodos de posicionamento em tempo real

Orientador: Profa. Dra. Cláudia Pereira KruegerDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas. Defesa : Curitiba, 26/02/2016Inclui referências: p. 282-288Área de concentração: GeodésiaResumo: O uso do GNSS vem se difundindo nas mais distintas aplicações, e o Método de Posicionamento Diferencial, dentre os vários existentes, tem sido uma forma de medição de veemente importância em diversas áreas da engenharia. Com o progresso da ciência e da tecnologia, novos equipamentos vêm sendo desenvolvidos, melhorando a precisão e a acurácia destes levantamentos, permitindo sua aplicação em monitoramento de linhas de costa, execução de levantamentos hidrográficos e cadastrais, entre outros. Tais equipamentos tem alcançado acurácia centimétrica, sem a necessidade de um processamento posterior dos dados, de onde surge a necessidade de se testar essas novas tecnologias e conhecer suas reais e verdadeiras potencialidades. O presente trabalho teve, dessa forma, por objetivo, avaliar a acurácia e a precisão de alguns métodos de posicionamento em tempo real, como o RTK, o RTK via NTRIP e o RTG. A área de estudo localizou-se na Diretoria de Hidrografia e Navegação (DHN), em Niterói/RJ, permitindo a realização de levantamentos simultâneos com os 03 equipamentos avaliados. Foram realizados 04 diferentes experimentos, tendo o primeiro, o Experimento 01, o intuito de determinar coordenadas geodésicas de 10 pontos pelos métodos de posicionamento em tempo real citados e compará-las com as coordenadas padrão determinadas. Verificou-se dessa forma que RTG foi o método menos acurado que os demais, principalmente no que tange a altimetria, e que o RTK foi mais preciso e acurado, e, contudo, o NTRIP teve o melhor desempenho nos pontos obstruídos. O Experimento 02, que verificou o desempenho dos equipamentos no levantamento de linhas de costa, o RTG apresentou a melhor precisão planimétrica média dos levantamentos cinemáticos, assim como a melhor acurácia, enquanto que o RTK nos experimentos realizados teve somente soluções código. No Experimento 03, referente a análise de desníveis de um perfil, na análise dos erros altimétricos, precisões e acurácias com a utilização das soluções fase, o NTRIP apresentou melhor resultado, seguido pelo RTG. A utilização dos filtros box-plot e de máscara no dados apresentados pelos equipamentos avaliados ofereceram melhores resultados em acurácia e precisão. No Experimento 04, na análise da área de praia, o RTK e o RTK via NTRIP tiveram os melhores resultados. Em relação aos perfis longitudinal e transversal da praia a partir do MDT, notou-se que o RTK via NTRIP apresentou comportamento similar ao padrão. Verificando-se o recuo e o avanço da linha de costa com a mudança da maré, notouse que o RTK via NTRIP apresentou o menor erro médio em relação ao padrão. Palavras-chave: posicionamento em tempo real, RTK, RTK via NTRIP, NTRIP, RTG, avaliação de acurácia e precisão.Abstract: The use of GNSS is spreading in the more distinct applications, and the Methods of Differential Positioning, among the various existing, have been a way of measurement of a extremely importance in many fields of engineering. With the science and technology's progress, new equipments are being developed, making the precision and accuracy of these surveys, allowing your application in costs line monitoring, hydrographic and registration surveys execution, and others. Those equipments have been reached centimetric accuracy, with no necessity of postprocessing, where the need arises to assess these new technologies and know they real and truly potential. The recent task have, in this forme, for objective, evaluate the accuracy and precision of some methods of live positioning, like the RTK, the RTK by NTRIP and the RTG. The research field was localized at Diretoria de Hidrografia e Navegação (DNH), in Niterói/RJ, allowing the realization of simultaneous surveys with the 03 equipments evaluated. 04 different experiments were done, where the first, the Experiment 01, had the order to determinant geodetic coordinates of 10 points by the Methods of Differential Positioning and compared them with the pattern coordinates. Verified that on this way RTG was the method with last accuracy than the others, mainly in the one that regards altimetry, and that the RTK was the one with the most precision and accuracy, and, yet the RTK by NTRIP had the best performances in the obstructed points. In the Experiment 02, that verified the performance of the equipments in the cost line surveys, the RTG presented the best planimetric precision media of the cinematics surveys, as so the best accuracy, while the RTK, in the realized experiments, had only codes solutions. In the Experiment 03, that refers to analyze the slope of a profile, in the analysis of the mistakes altimetrics, precision and accuracy with the utilization of phase solutions, the NTRIP presented best result, followed by the RTG. The utilization of box-plot and masking filters in the data introduced for the equipments evaluated offer better results in accuracy and precision. In the Experiment 04, in the analysis of the beach area, the RTK and the RTK by NTRIP had the better results. In relation of longitudinal and transversal profiles of the beach from MDT, noted that the RTK by NTRIP presented a behavior similar to the pattern. Verified that retreat and advancement of the cost line with the change of the tide, noted that the RTK by NTRIP presented the lowest fault medium in relation to the pattern. Key-words: real time positioning, RTK, RTK by NTRIP, NTRIP, RTG, accuracy and precision evaluatio

Use of Generative Adversarial Network Algorithm in Super-Resolution Images to Increase the Quality of Digital Elevation Models Based on ALOS PALSAR Data

Digital elevation models are responsible for providing altimetric information on a surface to be mapped. While global models of low and medium spatial resolution are available open source by several space agencies, the high- resolution ones, which are utilized in scales 1:25,000 and larger, are scarce and expensive. Here we address this limitation by the utilization of deep learning algorithms coupled with Single Image Super-Resolution techniques in digital elevation models to obtain better spatial quality versions from lower resolution inputs. The development of a GAN-based (Generative Adversarial Network-based) methodology enables the improvement of the initial spatial resolution of low-resolution images. In the geospatial data context, for example, these algorithms can be used with digital elevation models and satellite images. The methodological approach uses a dataset with digital elevation models SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) (30 meters of spatial resolution) and ALOS PALSAR (12.5 meters of spatial  resolution), created with the objective of allowing the study to be carried  out, promoting the emergence of new research groups in the area as well as  enabling the comparison between the results obtained. It has been found that by increasing the number of iterations the performance of the  generated model was improved and the quality of the generated image increased. Furthermore, the visual analysis of the generated image against the high- and low-resolution ones showed a great similarity between the first two

A educação de jovens e adultos na indústria: formando a mão-de-obra brasileira para o século XXI

O presente artigo procura caracterizar a educação de jovens e adultos (EJA) oferecida pelo Serviço Social da Indústria (SESI), analisando-a enquanto parte de uma estratégia da classe industrial brasileira para o país no âmbito do Programa Educação para a Nova Indústria, lançado em 2007. Objetiva-se compreender de que formas a Indústria pretende alcançar o duplo objetivo de suprir as deficiências educacionais da mão-de-obra brasileira e formar o trabalhador para lidar com as demandas do modelo de produção flexível. Conclui-se que a educação de jovens e adultos, modalidade educacional historicamente negligenciada pelo Estado, possui um papel central na estratégia de desenvolvimento da Indústria para o país, não apenas como meio de elevação da escolaridade da mão-de-obra nacional, como também por representar um meio de difusão de uma visão de mundo e do trabalho associada aos valores de um novo modelo produtivo

Global Repetition Influences Contextual Cueing

Our visual system has a striking ability to improve visual search based on the learning of repeated ambient regularities, an effect named contextual cueing. Whereas most of the previous studies investigated contextual cueing effect with the same number of repeated and non-repeated search displays per block, the current study focused on whether a global repetition frequency formed by different presentation ratios between the repeated and non-repeated configurations influence contextual cueing effect. Specifically, the number of repeated and non-repeated displays presented in each block was manipulated: 12:12, 20:4, 4:20, and 4:4 in Experiments 1-4, respectively. The results revealed a significant contextual cueing effect when the global repetition frequency is high (>= 1:1 ratio) in Experiments 1, 2, and 4, given that processing of repeated displays was expedited relative to non-repeated displays. Nevertheless, the contextual cueing effect reduced to a non-significant level when the repetition frequency reduced to 4:20 in Experiment 3. These results suggested that the presentation frequency of repeated relative to the non-repeated displays could influence the strength of contextual cueing. In other words, global repetition statistics could be a crucial factor to mediate contextual cueing effect

Exercise-Induced Muscle Damage and Running Economy in Humans

Running economy (RE), defined as the energy demand for a given velocity of submaximal running, has been identified as a critical factor of overall distance running performance. Plyometric and resistance trainings, performed during a relatively short period of time (~15–30 days), have been successfully used to improve RE in trained athletes. However, these exercise types, particularly when they are unaccustomed activities for the individuals, may cause delayed onset muscle soreness, swelling, and reduced muscle strength. Some studies have demonstrated that exercise-induced muscle damage has a negative impact on endurance running performance. Specifically, the muscular damage induced by an acute bout of downhill running has been shown to reduce RE during subsequent moderate and high-intensity exercise (>65% VO2max). However, strength exercise (i.e., jumps, isoinertial and isokinetic eccentric exercises) seems to impair RE only for subsequent high-intensity exercise (~90% VO2max). Finally, a single session of resistance exercise or downhill running (i.e., repeated bout effect) attenuates changes in indirect markers of muscle damage and blunts changes in RE

Addition of tabulated equation of state and neutrino leakage support to IllinoisGRMHD

We have added support for realistic, microphysical, finite-temperature equations of state (EOS) and neutrino physics via a leakage scheme to IllinoisGRMHD, an open-source GRMHD code for dynamical spacetimes in the Einstein Toolkit. These new features are provided by two new, NRPy+-based codes: NRPyEOS, which performs highly efficient EOS table lookups and interpolations, and NRPyLeakage, which implements a new, AMR-capable neutrino leakage scheme in the Einstein Toolkit. We have performed a series of strenuous validation tests that demonstrate the robustness of these new codes, particularly on the Cartesian AMR grids provided by Carpet. Furthermore, we show results from fully dynamical GRMHD simulations of single unmagnetized neutron stars, and magnetized binary neutron star mergers. This new version of IllinoisGRMHD, as well as NRPyEOS and NRPyLeakage, is pedagogically documented in Jupyter notebooks and fully open source. The codes will be proposed for inclusion in an upcoming version of the Einstein Toolkit.Comment: 20 pages, 9 figures. v2 matches PRD versio