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Image as a service (IaaS): Processamento digital de imagens de satélite via web - Parte 2

4. METODOLOGIA

4.1 Material


Para execução desse trabalho foram utilizados os softwares ArcGIS for Server Enterprise Advanced com o ArcGIS Image Extension for Server e o ArcGIS for Desktop Advanced. Foram usadas imagens da câmera multiespectral (MUX) e da câmera pancromática de alta resolução ao Nadir (PAN-Nadir) do satélite ZY-3 coletadas no dia 05 de outubro de 2013 e que abrangem alguns municípios do estado do estado do Rio de Janeiro (Fig. 1).

Fig. 1 – Cobertura da cena do satélite ZY-3 usada no estudo (em azul).

4.2 Métodos
               As imagens originais utilizadas nesse estudo foram adicionadas a um Mosaic Dataset no SIG ArcGIS Desktop configurado especificamente para suportar imagens multiespectrais (R, G, B, NIR) direcionadas à publicação por meio de serviços de imagens. Devido a essa finalidade optou-se por se utilizar um sistema de coordenadas mais adequado ao ambiente web: Web Mercator Auxiliary Sphere (datum WGS 1984). No momento de sua inclusão, foi selecionado o tipo do sensor (ZY-3) e com isso todas as informações presentes em seus metadados foram automaticamente inseridas no Mosaic Dataset. Desta maneira, as melhores configurações de contraste, realce, fusão e correção geométrica (nesse caso, obtendo dados de arquivo RPC) foram implementadas nas imagens.
               O Mosaic Dataset então, passou por processos de otimização e aprimoramento com cálculos de estatísticas, overviews e balanceamento de cores. Depois devidamente preparada, a matriz foi direcionada à publicação. A publicação de imagens conta com uma série de parâmetros, ajustes e funcionalidades que podem ser editados pelo publicador. Toda essa configuração pode ser feita no momento da publicação/carga da imagem no servidor e alterada posteriormente no gerenciador de serviços do ArcGIS for Server. Para esse trabalho optou-se na inclusão de serviços de WMS, WCS, Image Service e quatro funções de PDI a serem executados online:

·        Contraste e realce com utilização das 4 bandas espectrais;
·        Índice de Vegetação para Diferença Normalizada (NDVI, na sigla em inglês);
·        Filtro de convolução para detecção de feições horizontais;
·        Máscara para seleção de níveis digitais específicos.

Todos os resultados desses processamentos são mostrados em resolução máxima devido à prévia configuração do Mosaic Dataset para geração de imagens fusionadas. O serviço de imagem permite ainda o acesso a todas as informações contidas nos metadados das imagens para seleção e filtragem das cenas com vistas a elaboração de catálogo de consulta. Após a publicação foram realizados testes de compartilhamento e criação de serviços de mapas online. Resumidamente as ações desenvolvidas no trabalho podem ser observadas a seguir:

  1. Mosaic Dataset
  2. Adição de Imagens
  3. Otimização do Mosaic
  4. Publicação
  5. Consumo Online


5. RESULTADOS

Os resultados do trabalho mostram uma alta performance no que diz respeito ao PDI, onde funcionalidades são executadas rapidamente, sem utilização do processador local, memória RAM e do disco rígido do computador, gerando resultados temporários armazenados na cloud, que podem ou não serem exportados de forma definitiva para um computador pessoal ou servidor. Tais resultados permitem uma redução de custos financeiros e também aumentam a agilidade na tomada de decisão. A Figura 3 mostra a interface web criada, com destaque para as ferramentas de PDI na parte superior da tela.

Fig. 3 – SIG Web Image as a Service




O serviço publicado e armazenado no servidor fica disponível para acesso de diversas formas, tais como ArcGIS Javascript, ArcGIS.com Map,  Google Earth e ArcMap (Desktop), como mostra a Figura 4:



Fig. 4 – Descrição do Serviço de Imagens


A seguir são apresentados os resultados dos processamentos feitos online por meio do serviço de imagens publicado (TABELA 4).  


A consulta e filtragem das cenas incorporadas no serviço são ferramentas de grande importância para administração, consulta e disponibilização desses produtos. O uso de todas as informações contidas nos metadados das imagens permite que essas ações sejam realizadas para um grande conjunto de dados, otimizando recursos (Fig. 5).  Por fim, apontam-se as potencialidades de compartilhamento e publicação desses serviços, bem como de consumo dessas informações em diversas plataformas web, mobile e desktop, inclusive utilizando os padrões internacionais para conteúdo geoespacial. O fato do serviço de imagem ser baseado na forma de catálogo de imagens com footprints, metadados e parâmetros de processamento permite que estes catálogos sejam disponibilizados também como OCG Web Feature Services (WFS), ou ser consumido usando as interfaces livres SOAP ou REST.

Fig. 5 – Filtragem e consulta de imagens por metadados 

A solução desenvolvida baseada no ArcGIS Server se mostrou capaz de atender os requisitos de grande parte dos usuários de imagens de satélite, oferencendo funções e dados como serviço web (IaaS). Outro ponto importante são as funcionalidades existentes no Mosaic Dataset do ArcGIS Desktop, que otimizou consideravelmente atividades de pré-processamento, correções geométricas e criação de mosaico. Outro benefício direto é a centralização dos dados, evitando perdas e duplicidade de informações nos computadores dos usuários. 

Fonte: Gavlak, A. A., Araújo, E. H. G., Graça, L. M. A. IMAGE AS A SERVICE (IAAS): PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS DO SATÉLITE ZY-3 VIA WEBIn. Congresso Brasileiro de Cartografia, Gramado/RS, 2015.
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