GANs para fusão de dados ótico-radar: remoção de nuvens em imagens de sensoriamento remoto (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: DOURADO NETO, DURVAL - ESALQ ; GOULART, ANTONIO JOSÉ HOMSI - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Subjects: AGRICULTURA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; IMAGEAMENTO DE RADAR; RADIAÇÃO SOLAR E TERRESTRE; REDES NEURAIS; SENSORES ÓPTICOS; SENSORIAMENTO REMOTO
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Diversas tecnologias são utilizadas para imageamento no sensoriamento remoto em agricultura. Nesta pesquisa temos interesse na fusão de imagens obtidas por sensoriamento remoto ótico orbital e por radares de abertura sintética. Sistemas óticos registram a reflexão da radiação solar incidente na Terra, gerando imagens de fácil interpretação, mas apresentando utilidade limitada em caso de presença de nuvens (ou em horários noturnos). Sistemas por radar emitem sinais de microondas (não afetados por nuvens) e registram a intensidade e a fase do sinal que retorna ao satélite, gerando imagens com diferente semântica das geradas pela reflexão de radiação na faixa do visível, sendo de mais difícil interpretação. Uma possível abordagem para a remoção de nuvens em imagens de sensoriamento remoto ótico é baseada na fusão de dados ótico-radar por meio de Redes Adversárias Generativas (Generative Adversarial Networks, GANs) - modelos de aprendizado profundo baseados em um jogo entre duas redes neurais artificiais: enquanto uma rede geradora aprende a sintetizar dados com a mesma distribuição de um conjunto de treinamento, uma rede discriminadora aprende a diferenciar amostras reais das amostras sintetizadas. A motivação para a realização da pesquisa decorre do elevado índice de presença de nuvens no Brasil, chegando a 70% do tempo em algumas regiões. Avanços nos algoritmos de remoção de nuvens são de interesse para a agricultura do nosso país e para a agricultura tropical como um todo. Nesta apresentação será realizada uma breve introdução sobre o treinamento e funcionamento das GANs, sobre o dataset SEN12MS-CR (TUM/DLR) e sobre a pesquisa em andamento, visando fomentar a discussão com a comunidade do Semear Digital
- Imprenta:
- Publisher: ESALQ/USP
- Publisher place: Piracicaba, SP
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Anais ...
- Volume/Número/Paginação/Ano: 82 p. : il
- Conference titles: Workshop Científico do Centro de Ciência para o Desenvolvimento em Agricultura Digital - Semear Digital
-
ABNT
GOULART, Antonio José Homsi e DOURADO NETO, Durval. GANs para fusão de dados ótico-radar: remoção de nuvens em imagens de sensoriamento remoto. 2023, Anais.. Piracicaba, SP: ESALQ/USP, 2023. p. 82 : il. Disponível em: https://www.esalq.usp.br/biblioteca/pdf/Anais_Livro_WorkshopCient%C3%ADfico-2024.pdf. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Goulart, A. J. H., & Dourado Neto, D. (2023). GANs para fusão de dados ótico-radar: remoção de nuvens em imagens de sensoriamento remoto. In Anais .. (p. 82 : il). Piracicaba, SP: ESALQ/USP. Recuperado de https://www.esalq.usp.br/biblioteca/pdf/Anais_Livro_WorkshopCient%C3%ADfico-2024.pdf -
NLM
Goulart AJH, Dourado Neto D. GANs para fusão de dados ótico-radar: remoção de nuvens em imagens de sensoriamento remoto [Internet]. Anais .. 2023 ;82 : il.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.esalq.usp.br/biblioteca/pdf/Anais_Livro_WorkshopCient%C3%ADfico-2024.pdf -
Vancouver
Goulart AJH, Dourado Neto D. GANs para fusão de dados ótico-radar: remoção de nuvens em imagens de sensoriamento remoto [Internet]. Anais .. 2023 ;82 : il.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.esalq.usp.br/biblioteca/pdf/Anais_Livro_WorkshopCient%C3%ADfico-2024.pdf - Efeitos de áudio baseados em decomposição AM/FM
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