21-12-2023
Dados espaço-temporais de observação da terra - Deep Learning - 1 de 2
Na observação da terra, a dinâmica terra-superfície em larga escala é tradicionalmente analisada por meio da investigação de classes agregadas. O aumento de dados com uma resolução espacial muito alta permite investigações num nível de recursos de granulação fina que nos podem ajudar a entender melhor a dinâmica das superfícies terrestres em larga escala, levando em consideração a dinâmica dos objetos.
No entanto, para investigar as características intrínsecas das classes de ocupação e uso do solo, deve-se levar em conta a dinâmica espaço-temporal das entidades singulares que compõem estas classes. Agir desta forma permite-nos entender melhor os meios de subsistência no nosso planeta: o crescimento urbano é caracterizado por expansão ou redensificação? Que tipo de edifícios são recém-construídos e como são remodelados os edifícios existentes? Como a interação humana com os ecossistemas afeta especificamente uma única espécie ameaçada de extinção? Um navio específico é a causa de um derrame de óleo específico?
Os padrões espaço-temporais de entidades únicas como veículos para transporte, acumulação de seres humanos e bens ou infraestruturas artificiais permitem a descrição do espaço e como é utilizado com precisão. Com isso, responder a questões de pesquisa geocientífica urgentes torna-se possível e a observação da terra como ferramenta pode ser utilizada de forma mais intensiva em aplicações quotidianas.
Um requisito crucial para identificar objetos em imagens de deteção remota é a disponibilidade de dados espaço-temporais de observação da terra com resolução alta a muito alta. Com o desenvolvimento contínuo de missões espaciais e arquivos abertos, no futuro próximo, é inevitável o aumento da disponibilidade de dados.
No entanto, devido à grande quantidade de dados, são necessárias técnicas de processamento que sejam adaptativas, contemplem características espaço-temporais, sejam rápidas no processamento e possam ser automatizadas.
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2022-08-18
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