A Universidade Federal do Acre (UFAC), por meio do Laboratório de Pesquisa Aplicada em Visão e Inteligência Computacional (Pavic-Lab), está conduzindo estudos sobre a reconstrução de imagens encobertas por nuvens para o sensoriamento remoto de temperatura e vegetação na Amazônia.
O projeto teve início a partir do Trabalho de Conclusão de Curso em Engenharia Elétrica da pesquisadora Emili Silva Bezerra, bolsista do laboratório. A pesquisa é realizada em colaboração com a Universidade Nacional de San Antonio Abad de Cusco, no Peru, além da Motorola, Flextronics e Fundação de Apoio e Desenvolvimento ao Ensino, Pesquisa e Extensão Universitária no Acre (Fundape).
O projeto, denominado Pesquisas Aplicadas em Visão e Inteligência Computacional (Pavic-Lab), teve os resultados dessa pesquisa publicados, 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).
A análise das ilhas de calor em Rio Branco (Acre), demanda o cálculo dos Índices de Temperatura da Superfície Terrestre (LST) e do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). Para superar as limitações impostas pela presença de nuvens nas imagens de satélite, a técnica inpainting é utilizada na reconstrução das áreas não registradas na superfície terrestre.
Na região amazônica, a frequente cobertura de nuvens representa um obstáculo para a visualização de informações relevantes, como vegetação e temperatura. A pesquisa busca solucionar esse desafio, propondo a marcação e reconstrução de áreas encobertas por nuvens em imagens de satélite, permitindo a avaliação subsequente da vegetação e dos níveis de temperatura, especialmente no Estado do Acre.
A técnica de inpainting empregada na pesquisa utiliza a rede neural LaMa e o modelo escalável Big LaMa, ambos baseados na técnica matemática transformada de Fourier. Esses sistemas automatizados visam a reconstrução de áreas encobertas por máscaras em imagens, possibilitando uma análise mais precisa da região.
O artigo completo da pesquisa está disponível na revista “Applied Sciences”, classificada com Qualis/Capes A2 para Ciência da Computação.
