Fully convolutional neural networks on semantic segmentation of flooded areas - Ribeiro, Samuel G.; Souza, Marcelo M. S. de (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI); 2024: Anais da XII Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e PiauíDO - 10.5753/ercemapi.2024.243382, 2024)
Inundações causam grandes danos econômicos e perdas de vidas em todo o mundo. Assim, a detecção automática de imagens é valiosa para minimizar efetivamente o tempo de resposta a esses impactos. A tecnologia de Radar de Abertura Sintética (SAR) é crucial na gestão de inundações, sendo muito sensível à água. Este estudo usa Redes Neurais Totalmente Convolucionais (FCNN), especialmente as arquiteturas U-Net e U-Net++, para segmentar áreas afetadas por inundações em imagens do satélite Sentinel-1 do conjunto de dados Cloud to Street Microsoft floods. A arquitetura U-Net++ se destaca na identificação de áreas alagadas, com métricas de Interseção sobre União (IoU) de 0,8280, pontuação F1 de 0,9053 e sensibilidade de 0,9001.