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: Anais do XIV Congresso Brasileiro de AgroinformáticaDO - 10.5753/sbiagro.2023.26563, 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.