Inteligência Artificial na Análise de Imagens de Satélites e Drones - 1 de 2

07-07-2023

Inteligência, Artificial, Análise, Imagens, Satélites, Drones

A tecnologia de inteligência artificial (IA) desempenha um papel cada vez mais importante em diversas áreas e a análise de imagens de satélites e drones não é exceção. O avanço contínuo das capacidades de recolha e processamento de imagens, combinado com algoritmos de IA cada vez mais sofisticados, contribui com significativos benefícios em inúmeras áreas como a monitorização ambiental, agricultura de precisão, planeamento urbano, mapeamento topográfico, gestão de desastres e muito mais.

A aplicação da inteligência artificial na análise de imagens de satélites e drones assenta na capacidade de processar grandes volumes de dados geoespaciais e extrair informações valiosas em tempo útil.

Esta integração entre IA e imagens geoespaciais permite identificar padrões, classificar objetos, realizar segmentação de regiões, reconhecimento de objetos, deteção de mudanças, entre outros.

Vejamos algumas das técnicas de IA mais comuns utilizadas neste contexto:

Machine Learning:

É utilizado para treinar modelos a partir de grandes volumes de dados geoespaciais rotulados (rotulagem de dados). Estes modelos podem ser utilizados para classificar diferentes tipos de terrenos, identificar objetos, como edifícios, estradas, rios e florestas, e até mesmo detetar mudanças ao longo do tempo, como desflorestação ou expansão urbana.

Convolutional Neural Network (CNNs):

As redes neurais convolucionais são especialmente eficientes para tarefas de visão computacional, incluindo a análise de imagens de satélites e drones. Permitem a extração de recursos relevantes das imagens, o que facilita a deteção de padrões e objetos específicos.

Processamento de Linguagem Natural (PLN):

Além da análise de imagens em si, a IA também pode ser empregue na interpretação e extração de informações de metadados, descrições e anotações associadas às imagens geoespaciais.

Segmentação Semântica:

Esta técnica permite dividir uma imagem em várias regiões e atribuir-lhes rótulos semânticos. É útil para a identificação precisa de áreas com diferentes coberturas de terreno, vegetação ou usos urbanos.