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Título: ATROUS CGAN PARA TRADUÇÃO DE IMAGENS SAR À ÓTICA
Autor: JAVIER NOA TURNES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  RAUL QUEIROZ FEITOSA - ORIENTADOR
PATRICK NIGRI HAPP - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 50359
Catalogação:  18/11/2020 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50359@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50359@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50359

Resumo:
A captura de cenas de cobertura da Terra com sensores óticos de satélite é frequentemente limitada pela presença de nuvens que corrompem as imagens coletadas. Entre os métodos para recuperar imagens óticas de satélite corrompidas por nuvens, várias abordagens de tradução de imagemimagem usando Redes Adversárias Generativas (GANs) têm surgido com bons resultados, conseguindo criar imagens óticas realistas a partir de imagens de Radar de Abertura Sintética (SAR). Os métodos baseados em GANs condicionais (cGAN) propostos até agora para a síntese de imagens SAR-óticas tendem a produzir imagens ruidosas e com pouca nitidez. Neste trabalho, propomos a atrous-cGAN, uma nova arquitetura que melhora a transformação de imagem SAR em ótica. As redes propostas para o gerador e discriminador contam com convolusões dilatadas (atrous) e incorporam o módulo Pirâmide Espacial Atrous Pooling (ASPP) para realçar detalhes finos na imagem ótica gerada, explorando o contexto espacial em várias escalas. Este trabalho apresenta experimentos realizados para avaliar o desempenho da atrous-cGAN na síntese de imagens Landsat a partir de dados Sentinel-1A, usando quatro bases de dados públicas. A análise experimental indicou que a atrous-cGAN supera o modelo clássico pix2pix como uma ferramenta de aprendizado de atributos para segmentação semântica. A proposta também gera imagens com maior qualidade visual, e em geral com maior semelhança com a verdadeira imagem ótica.

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