Classificação de imagens de satélite sem a interferência de nuvens

Abstract

Nesse trabalho é apresentado um código para a classificação automática de nuvem e sombra de nuvem em imagens de satélites que atuam na faixa do visível e do infravermelho próximo. Nas imagens de satélite, a existência de nuvens e sombras são inevitáveis. Esse problema de oclusão de recursos acabara por reduzir a área útil da imagem, sendo causado pela projeção de nuvens e suas sombras no solo, o que interfere na análise quantitativa da imagem. O trabalho visa auxiliar na detecção de nuvens que tornam imagens sujas, de forma que não consiga realizar análises de NDVI e entre outras coisas. O modelo de rede neural convolucional mostrou-se bastante eficiente para a classificação de imagens de satélites que contenham nuvens, com uma precisão de 93%. Assim sendo, o algoritmo poderia auxiliar na classificação em massa de imagens no formato .png reduzindo para uma fração de segundos o trabalho de classificação que antes era feito de forma manual e demorada.