Resumo |
O ambiente e a linguagem de programação Julia se mostraram, de acordo com a literatura, opções interessantes à otimização de algoritmos que exijam uma grande capacidade de processamento. Benchmarks realizados indicam que o potencial desta ferramenta é grande, obtendo resultados melhores que ambientes alternativos, como o R, Matlab e Octave. Uma atividade que exige muito da capacidade dos computadores é a aplicação de operadores de Processamento Digital de Imagens (PDI) envolvendo imagens orbitais, adquiridas por satélites artificiais, pois de acordo com a forma que estas são disponibilizadas, tendem a apresentar grandes dimensões de armazenamento por cobrirem extensas áreas territoriais em uma só cena. O uso do Julia para o processamento de imagens orbitais se mostra uma alternativa válida às ferramentas usadas atualmente, podendo retornar resultados até melhores no tempo de execução dos processos necessários. As atividades desenvolvidas visaram implementar funções em Julia, que pudessem ser usadas para o processamento digital de imagens orbitais, almejando manter sempre um tempo de execução próximo ou menor que as alternativas em outros ambientes. Uma vez prontas, as funções seriam organizadas de forma a compor uma biblioteca de modo que pudessem ser usadas pela comunidade acadêmica. Durante o projeto os custos foram nulos: as imagens orbitais Landsat TM e CBERS HRC usadas nos testes foram obtidas gratuitamente através da página do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), e o ambiente Julia, por ser open source, é disponibilizado sem custos no site do projeto de mesmo nome. Primeiramente foram estudados os métodos de PDI a serem implementados, e em sequência foi feita uma análise dos mesmos em outros ambientes, mais especificamente no R e Matlab. Outras análises foram feitas para checar o tempo de execução dos algoritmos, subtraindo o horário de fim com o horário de início dos processamentos, com o intuito de usar este resultado como meio de comparação. Exemplos de métodos implementados são os operadores morfológicos de erosão e dilatação; e os filtros de média, mediana, entre outros, característicos dos processos de realce de imagens. O projeto ainda se encontra em curso, porém testes preliminares indicam que os resultados esperados estão sendo alcançados, convergindo para o cumprimento dos objetivos do trabalho. Por exemplo, a função para aplicação do filtro de detecção de bordas de Sobel na função criada em Julia durante o projeto é executada 0,03 segundos mais rápido que sua versão em R. Apesar de ser um ambiente novo, Julia pôde ser usado para a geração de uma biblioteca de funções para o realce de imagens orbitais, otimizando o tempo de execução, levando em consideração ambientes semelhantes. A ferramenta implementada poderá ser usada em projetos futuros, a fim de que se reserve menos tempo para a realização de atividades computacionais no ramo do geoprocessamento. |