Análise de imagens de satélite

Aspectos essenciais da análise de imagens de satélite

Normalmente, o processo começa com a aquisição de imagens de sensores de satélite, que frequentemente captam dados em várias bandas espectrais para além da luz visível. Estes dados em bruto requerem um pré-processamento para corrigir as distorções atmosféricas, os erros geométricos e o ruído do sensor, garantindo a precisão. Após o pré-processamento, são utilizadas técnicas de extração de caraterísticas, frequentemente com recurso a Redes Neuronais Convolucionais (CNN), para identificar padrões relevantes. As tarefas mais comuns incluem a deteção de objectos para localizar itens específicos, como navios ou edifícios, e a segmentação de imagens para classificar pixels em categorias como massas de água, florestas ou áreas urbanas. Modelos como o Ultralytics YOLOe, em particular, versões como YOLOv8são adequados para processar estes grandes conjuntos de dados de forma eficiente devido à sua velocidade e precisão. Por fim, as caraterísticas extraídas são interpretadas para gerar informações e relatórios. Plataformas como o Ultralytics HUB podem facilitar o treinamento e a implantação de tais modelos.

Aplicações no mundo real

A análise de imagens de satélite tem inúmeras aplicações práticas impulsionadas pela IA:

• Agricultura de precisão: Monitorização da saúde das culturas, previsão de rendimentos e otimização da irrigação através da análise de índices espectrais derivados de imagens de satélite. Por exemplo, os modelos de IA analisam imagens como o USDA NASS Cropland Data Layer para diferenciar tipos de culturas e avaliar as condições em vastas terras agrícolas.
• Gestão e resposta a catástrofes: Avalia rapidamente os danos causados por inundações, incêndios florestais ou terramotos. Organizações como o Centro de Satélites das Nações Unidas (UNOSAT) utilizam a análise de satélites para cartografar as áreas afectadas e orientar os esforços de ajuda humanitária, identificando as infra-estruturas danificadas e as rotas acessíveis.
• Planeamento e monitorização urbanos: Acompanha a expansão urbana, monitoriza o desenvolvimento de infra-estruturas e gere os padrões de utilização do solo para apoiar o crescimento sustentável das cidades, contribuindo frequentemente para iniciativas acompanhadas por organizações como o Banco Mundial Desenvolvimento Urbano.
• Conservação do ambiente: Monitorização das taxas de desflorestação, acompanhamento do degelo dos glaciares, avaliação da qualidade da água e deteção de actividades mineiras ou madeireiras ilegais através de plataformas como a Global Forest Watch.

Distinção de outros campos de análise de imagem

Embora partilhe técnicas fundamentais com a visão por computador (CV) e o reconhecimento de imagens em geral, a análise de imagens de satélite é distinta devido à sua escala maciça, à utilização de dados multi-espectrais ou hiper-espectrais (que captam informações para além da luz visível) e aos desafios específicos relacionados com a interferência atmosférica e as correcções geométricas. Ao contrário da análise de imagens médicas, que se centra em estruturas internas pormenorizadas, a análise de satélites interpreta grandes áreas geográficas.

Ferramentas e tecnologias

A análise de imagens de satélite envolve frequentemente ferramentas geoespaciais especializadas, como o GDAL, para tradução e processamento de dados, e o QGIS, para visualização e análise. As plataformas na nuvem, como o Google Earth Engine, fornecem acesso a vastos arquivos de dados de satélite e a uma capacidade de computação escalável. Os próprios modelos de ML são frequentemente desenvolvidos utilizando estruturas como PyTorch ou TensorFlow.