Tracasa Global apresenta as suas aplicações inteligentes em ortofotos e imagens de satélite em Portugal

Tracasa Globalempresa pública do Governo de Navarra, apresentou em Évora (Portugal) o seu detecção automática de alterações em edifícios e omissões cadastrais através do uso de técnicas de inteligência artificial. A empresa navarra, referência nacional no desenvolvimento de soluções geoespaciais inovadoras, expôs as suas aplicações inteligentes em ortofotos e imagens de satélite durante a XIV Conferência Ibérica de Infraestruturas de Dados Espaciais.

Da mão de Moisés Zalbadiretor de Operações e Desenvolvimento de Negócios, Tracasa Global, integrada na Corporação Empresarial Pública de Navarra, apresentou durante o encontro e a dezenas de participantes duas soluções baseadas em inteligência artificial para a detecção de omissões cadastrais e o monitoramento de mudanças, tanto em áreas urbanas como ambientes rurais.

A primeira das soluções consiste em um modelo de aprendizagem profunda focado na detecção de alterações em construções por meio da segmentação de imagens do PNOA (Plano Nacional de Ortofotografia Aérea) e da comparação otimizada dos resultados com relação às informações cadastradas no Cadastro.

Com estas condições, este modelo permite localizar automaticamente alterações físicas nos edifícios, tanto no aparecimento de novas construções como nas alterações que surgiram nas existentes. As fases do processo de trabalho incluem etapas como segmentação predial, comparação automática e inteligente da máscara predial com o Cadastro e classificação dos diferentes tipos de alterações detectadas no resultado.

IMAGEM DE SATÉLITE: SUPER-RESOLUÇÃO SENX4

Na mesma linha mas para situações em que é necessário atuar em áreas de monitorização maiores ou com maior frequência a segunda solução aplica um algoritmo de aprendizagem profunda para a segmentação automática de edifícios e estradas com base numa análise combinada de imagens do Sentinel- 1 e Sentinel-2.

Este método é enriquecido pelo algoritmo de super-resolução SENX4, desenvolvido pela empresa navarra, que consegue quadruplicar a resolução espacial das imagens do Sentinel-2, de acesso gratuito e com aquisições a cada 5 dias. SENX4 melhora a resolução das imagens de satélite, passando de 10 para 2,5 metros e garantindo a conservação da radiometria. Desta forma, o resultado da execução destes algoritmos permite-nos identificar áreas com elevada probabilidade de alterações no terreno.

Durante a apresentação, Zalba também mostrou os resultados da aplicação de ambos os tipos de algoritmos a diferentes áreas de Espanha, partilhou várias conclusões sobre a sua aplicabilidade e detalhou os principais desafios destas técnicas no futuro. Além disso, foram explicados exemplos de outras aplicações específicas dos algoritmos de segmentação da Tracasa Global, como a detecção de piscinas e corpos d’água a partir de imagens PNOA, para monitoramento de consumo e desenvolvimento urbano.

APOSTE EM BIG DATA E IA

A Tracasa Global, através do acompanhamento ativo dos avanços e tendências emergentes no domínio tecnológico, mantém uma forte aposta na inovação e na criação de novas soluções inteligentes. Nesta linha, a empresa navarra combina o seu conhecimento em Big Data e inteligência artificial com a sua experiência técnica e empresarial na área geoespacial, para oferecer novos serviços em detecção de omissões cadastrais, gestão inteligente de activos, gémeos digitais, metodologias BIM, soluções de mapeamento móvel e internet das coisas. Paralelamente, a área de I+D+i da Tracasa Global alcançou uma posição de liderança em competições de IA e observação da Terra nos últimos anos. Aliás, desde 2021 conseguiu duas vitórias e três pódios em cinco desafios internacionais da plataforma AI4EO, dependente da Agência Espacial Europeia.

Raven Carlson

"Viciado em bacon apaixonado. Ninja orgulhoso da cultura pop. Analista irritantemente humilde. Entusiasta de TV. Fã de viagens ao longo da vida."

Deixe um comentário

O seu endereço de email não será publicado. Campos obrigatórios marcados com *