Uma arquitetura de rede neural convolucional para detecção de alvos de desmatamento na Amazônia através de imagens SAR ICEYE - Silva, Edson Marques da; Santos, Reginaldo (Anais do Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBIAGRO), 2023)
Nas últimas décadas surgiram soluções baseadas em satélites artificiais para observação da superfície terrestre que auxiliam na detecção de áreas desmatadas por meio de tecnologia predominantemente óptica. Entretanto, tal abordagem é prejudicada pelas condições climáticas típicas da Amazônia. O uso de satélites equipados com sensores de radar de abertura sintética é uma opção viável para contornar esse inconveniente, uma vez que são capazes de transpassar obstáculos. Recentemente nota-se a ampliação do uso de inteligência artificial na tarefa de análise dessas imagens a fim de identificar diferentes tipos de uso e cobertura da terra. Nesse sentido, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de uma arquitetura de rede neural convolucional capaz de contribuir com o monitoramento de grandes áreas da floresta amazônica através do emprego de técnicas de aprendizado de máquina com o objetivo de detectar automaticamente padrões de desflorestamento em imagens de radar orbital.