Na Amazônia, a incidência frequente de nuvens pode dificultar a visualização de informações importantes da superfície terrestre, como a vegetação e a temperatura.
O projeto ‘Pesquisas Aplicadas em Visão e Inteligência Computacional’, desenvolvido por Ufac, Motorola, Flextronics e Fundape, realiza pesquisa sobre reconstrução de imagens encobertas por nuvens para sensoriamento remoto de temperatura e vegetação na floresta amazônica.
Na Amazônia, a incidência frequente de nuvens pode dificultar a visualização de informações importantes da superfície terrestre, como a vegetação e a temperatura.
A pesquisa aborda a reconstrução de áreas não registradas na superfície terrestre em imagens de satélite encobertas por nuvens, com o objetivo de possibilitar a avaliação subsequente da vegetação e dos níveis de temperatura na floresta amazônica, especificamente no Estado do Acre, e está descrita em artigo publicado, em inglês, no ‘Applied Sciences Journal‘, elaborado em coautoria entre Emili Bezerra, Salomão Mafalda e Ana Beatriz Alvarez, do Pavic-Lab, com pesquisadores da Universidade Nacional de San Antonio Abad de Cusco (Peru).
Emili disse que a inspiração para a pesquisa surgiu durante a elaboração de seu trabalho de conclusão de curso em Engenharia Elétrica, no qual investigou as ilhas de calor em Rio Branco. “Um dos problemas que enfrentei durante o desenvolvimento do meu TCC foi a presença de nuvens nas imagens de satélite estudadas”, contou. “Eu não conseguia mensurar a temperatura e a vegetação para identificar as ilhas de calor. Então essa virou a pauta da minha pesquisa no mestrado e no Pavic-Lab”.
Na execução da pesquisa, foi utilizada a técnica chamada de “inpainting” para remover as nuvens e restaurar a imagem da área oculta, permitindo uma análise mais precisa da região. Para o processo automatizado de reconstrução das imagens, o estudo propõe a utilização da rede neural LaMa, técnica de inteligência artificial que instrui computadores a manipular dados de maneira semelhante ao funcionamento do cérebro humano, e do modelo escalável Big LaMa. Esses sistemas, baseados na técnica matemática transformada de Fourier, realizam a reconstrução de áreas encobertas por máscaras em imagens.
A professora e coordenadora do Pavic-Lab, Ana Beatriz Alvarez, destacou que o laboratório é o primeiro a realizar o estudo no âmbito da floresta amazônica brasileira, o qual continua em andamento para aperfeiçoamento. “Esse estudo pode servir como base para futuras pesquisas relacionadas à reconstrução desse tipo de solo”, acrescentou.
Como trabalho futuro, o Pavic-Lab visa melhorar o processo de segmentação para obter uma reconstrução mais detalhada de nuvens e suas sombras sobre a terra. Além disso, os autores estão pesquisando atualmente o uso da rede DM (modelos probabilísticos de difusão) para ser usada em “inpainting”.
Confira o artigo publicado na revista “Applied Sciences”, classificada com Qualis/Capes A2 para Ciência da Computação.
