Detecção automática de rastros de Dust Devils na superfície de Marte

Abstract

Dust Devils são vórtices convectivos formados por correntes de ar quente instáveis, próximas à superfície planetária. Inúmeros pesquisadores têm estudado dust devils marcianos na tentativa de melhor entender o fenômeno. Em geral, as áreas de pesquisa compreendem a simulação numérica e mecânica de dust devils em laboratório, metodologias para reconhecimento de vórtices por robôs pousados na superfície de Marte e a detecção de vórtices e rastros em imagens orbitais. A despeito do grande número de artigos relacionados ao assunto, nenhum deles aborda a detecção automática de rastros de dust devils, tarefa que ganha especial importância quando a quantidade de imagens da superfície de Marte cresce a uma taxa maior que a capacidade humana de analisá-las em um curto período de tempo. Esta Tese descreve um método inédito para detecção automática de rastros de dust devils. O banco de imagens utilizado contém 200 imagens (90 MOC e 110 HiRISE), distribuídas pelas regiões Aeolis, Noachis, Argyre, Eridania e Hellas. O método é fortemente baseado na Morfologia Matemática e usa transformações como abertura e fechamento por área morfológicos, fechamento por caminho morfológico, método de Otsu...

Dust devils are vortices caused by unstable wind convection processes near the planetary surfaces, due to solar heat. Many researchers have being studying Martian dust devils in an attempt to better understand the phenomena. Generally, the research fields comprise mechanic and numerical simulation of dust devils in laboratories, methodologies for recognition of dust devils plumes from rovers on Mars surface, detection of plumes and tracks from orbital images. Despite the number of papers regarding the subject, none of them addresses the automatic detection of dust devil tracks which is an important issue as the amount of images taken grows at a rate greater than the human capability to analyze them. This Thesis describes a novel method to detect Martian dust devil tracks automatically. The dataset comprises 200 images (90 MOC and 110 HiRISE), distributed over the regions of Aeolis, Noachis, Argyre, Eridania and Hellas. The method is strongly based on Mathematical Morphology and uses transformations such as morphological surface area closing and opening, morphological path closing and Otsu's method for automatic image binarization, among others. The method was applied to the dataset and results were compared... (Complete abstract click electronic access below)