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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.21.2019.tde-12022019-160230
Document
Auteur
Nom complet
Alessandra Colombo Simões Gomes
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2018
Directeur
Jury
Figueira, Rubens Cesar Lopes (Président)
Fernandes, Lohengrin Dias de Almeida
Hirata Junior, Roberto
Titre en portugais
Desenvolvimento e utilização de um novo sistema submersível de imageamento e visão computacional para o estudo da dinâmica de partículas e organismos planctônicos na Enseada do Flamengo, Ubatuba (SP)
Mots-clés en portugais
Classificação automática
Partículas
Plâncton
Sistemas ópticos
Ubatuba
Resumé en portugais
Neste trabalho foi desenvolvida uma instrumentação óptica in-line para filmagem de partículas in situ, utilizando a técnica de sombreamento, acompanhada de softwares para processamento das imagens. As novas ferramentas foram implementadas e foi conduzido um estudo de caso para a avaliação da dinâmica de partículas e suas forçantes ambientais em uma região costeira de Ubatuba. O sistema com 4 sensores acoplados, adquiriu dados oceanográficos e de imagens a cada 40 minutos, no período entre 20 de fevereiro e 7 de junho de 2017. Dados metereológicos adicionais foram obtidos para análises correlativas. Testes com os softwares de visão computacional estabeleceram o uso dos filtros de tamanho entre 500 e 16300 pixels e contraste maior que 50% para segmentação das Regiões de Interesse (ROIs). Os testes também indicaram a melhor performance do algoritmo de segmentação ModeValue e de uma base de treinamento composta por 9 classes com 300 organismos cada para a classificação automática. Devido à baixa acurácia obtida na etapa de classificação automática de imagens desconhecidas de organismos (27%), os objetos foram analisados nesse estudo como partículas, divididos de acordo com o tamanho de seu eixo maior em três ranges (<385 μm; 385-620 μm; >620μm). A análise das partículas, por questões estatísticas, considerou o maior intervalo de amostragens contínuas da série, de 5 de abril a 7 de maio de 2017. Primeiramente a série de cada variável foi decomposta em componentes harmônicas, com base na análise de Fourier, visando detectar padrões recorrentes e, em seguida, as variáveis com picos de densidade espectral mais expressivos em frequências da ordem de uma semana e de um dia foram comparadas por meio da coerência quadrada. As partículas menores, do range 1, foram as que melhor representaram a abundância total e os maiores valores de coerência foram entre as variáveis com período característico de um dia. A instrumentação implementada e testada ao longo de cerca de 3 meses possibilitou a aquisição de imagens de qualidade e de resultados iniciais úteis para o aprimoramento do sistema, visando instalações futuras de longo prazo em ambientes costeiros.
Titre en anglais
Development and implementation of a new submersible imaging system and computer vision tools for a study on particle and plankton dynamics in the Flamengo bay, Ubatuba (SP)
Mots-clés en anglais
Automatic Classification
Imaging
Optical System
Particles
Plankton
Ubatuba
Resumé en anglais
In this work, in-line optical optical instrumentation was developed for in situ particle filming, using the shadowgraphic technique, accompanied by image processing software. The new tools were implemented and a case study was carried out to evaluate the dynamics of particles and their environmental forcing in a coastal region of Ubatuba. The system, with 4 coupled environmental sensors, acquired oceanographic and image data every 40 minutes, between February 20 and June 7, 2017. Aditional meteorological data were obtained for correlative analyzes. Tests with the implemented computer vision software have stablished the use of size filters between 500 and 16300 pixels and contrast level greater than 50% for the segmentation of Regions of Interest (ROIs). The test also indicated the best performance of the Mode Value segmentation algorithm and of a training set composed by 9 classes with 300 organisms each for automatic classification. Due to the low global accuracy obtained in the automatic classification stage of unknown images of organisms (27%), the objects were analyzed in this study as particle, divided according to the size of their major axis in three ranges (<385 μm; 385 - 620 μm; >620μm). Particle analysis, for statistical reasons, considered the largest continuous sampling range of the series, from April 5 to May 7, 2017. First, the series of each variables decomposed into harmonic components, based on Fourier analysis, aiming to detect recurrent patterns, and then the variables with more expressive spectral density peaks at frequencies of the order of one week and one day were compared by means of square coherence. The smaller particles of range 1 were the ones that best represented the total abundance, and the highest values of coherence were among the variables with characteristic period of one day. The instrumentation implemented and tested over about 3 months allowed the acquisition og high-quality images and the initial results were useful for improving the system, aiming at future long-term deployments in coastal environments.
 
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Date de Publication
2019-02-13
 
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