@InProceedings{Torres:2018:DeNuSo,
author = "Torres, Reynier Hern{\'a}ndez",
title = "Detec{\c{c}}{\~a}o de nuvens e sombras utilizando aprendizagem
profunda",
booktitle = "Anais...",
year = "2018",
editor = "Herdies, Dirceu Luis and Coelho, Simone Marilene Sievert da
Costa",
organization = "Encontro dos alunos de p{\'o}s-gradua{\c{c}}{\~a}o em
meteorologia do CPTEC/INPE, 17. (EPGMET)",
publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
keywords = "Sat{\'e}lite, Detec{\c{c}}{\~a}o de Nuvens, Algoritmos de
aprendizagem.",
abstract = "Nos {\'u}ltimos anos tem havido um grande crescimento da
quantidade de imagens de sat{\'e}lite dispon{\'{\i}}veis
publicamente e sat{\'e}lites globais lan{\c{c}}ados. Essa grande
quantidade de dados imp{\^o}s um desafio de criar m{\'e}todos
para classificar essas imagens de forma eficaz e r{\'a}pida. A
detec{\c{c}}{\~a}o de nuvens {\'e} uma importante etapa de
pr{\'e}-processamento para a aplica{\c{c}}{\~a}o precisa de
imagens {\'o}ticas de sat{\'e}lite. Sem a detec{\c{c}}{\~a}o
precisa das nuvens e sombras, aparece uma fonte significativa de
erros na recupera{\c{c}}{\~a}o de par{\^a}metros
biof{\'{\i}}sicos de cobertura mar{\'{\i}}tima e terrestre. O
objetivo do presente trabalho {\'e} detectar com precis{\~a}o
nuvens e sombras por pixel, atraves de algoritmos de aprendizagem
de m{\'a}quinas, especificamente redes convolutivas. Esses
m{\'e}todos s{\~a}o conhecidos por produzir uma
representa{\c{c}}{\~a}o poderosa que pode capturar
informa{\c{c}}{\~o}es de textura, forma e contexto. A
implementa{\c{c}}{\~a}o das redes {\'e} realizada utilizando
Python, com os frameworks Keras e Tensorflow. Os experimentos
utilizando imagens do Landsat mostram resultados promissores.",
conference-location = "Cachoeira Paulista",
conference-year = "22-26 out. 2018",
language = "pt",
organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
ibi = "8JMKD3MGPDW34R/3SQP87B",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/3SQP87B",
targetfile = "SR1-09.pdf",
type = "Sensoriamento Remoto da Atmosfera",
urlaccessdate = "20 set. 2024"
}