Modelos pré-treinados de deep learning do Living Atlas

A importância da análise geoespacial é cada vez mais reconhecida em diversas áreas, como planejamento urbano, gestão ambiental, agricultura e gestão de recursos hídricos. A partir de dados de satélite e imagens de drones, é possível obter informações valiosas para a tomada de decisão em uma ampla gama de aplicações. No entanto, a análise desses dados pode ser desafiadora, devido ao grande volume de informações e à complexidade dos processos envolvidos.

Felizmente, a Esri, oferece soluções para simplificar a análise geoespacial, como o Living Atlas.

O Living Atlas é um portal online, gratuito para clientes com manutenção ativa, que oferece acesso a uma ampla variedade de dados e recursos geoespaciais, tais como: mapas-base, mapas temáticos, imagens de satélite, imagens aéreas, dados demográficos, dados climáticos, dados de tráfego, dados ambientais e muito mais. Esses dados são fornecidos por uma variedade de fontes, incluindo agências governamentais, organizações sem fins lucrativos, empresas privadas e usuários do Esri. Ele é projetado para fornecer acesso rápido e fácil a informações geoespaciai para ajudar indivíduos e organizações a tomar decisões mais assertivas.

O Living Atlas também inclui modelos pré-treinados de deep learning para classificação de imagens de satélite.

Esses modelos são treinados em grandes conjuntos de dados e atualizados regularmente para garantir a precisão das classificações. Eles são divididos em diferentes categorias, como uso do solo, cobertura vegetal e recursos hídricos, permitindo que os usuários encontrem facilmente o modelo adequado para sua análise.

Uma das principais vantagens de utilizar modelos pré-treinados de deep learning é a economia de tempo e recursos. Ao invés de criar um modelo do zero, os usuários podem acessar modelos prontos para uso e aplicá-los diretamente em seus projetos. Isso significa que é possível realizar análises geoespaciais complexas de forma mais eficiente e com maior precisão.

A personalização de modelos pré-treinados de deep learning é uma das grandes vantagens oferecidas pelo Living Atlas da Esri. É possível ajustar diversos parâmetros para melhorar a precisão da classificação, como o número de camadas da rede neural e o tamanho do lote de imagens utilizado durante o treinamento. Além disso, é possível treinar o modelo com um conjunto de dados específico, permitindo que a classificação seja ainda mais precisa.

Outra vantagem importante dos modelos pré-treinados de deep learning é a possibilidade de aplicá-los em uma ampla gama de aplicações. Eles podem ser utilizados em diversas áreas, como planejamento urbano, gestão de recursos hídricos, agricultura e monitoramento ambiental.

Outro exemplo de personalização é a detecção de mudanças no uso do solo em uma determinada área ao longo do tempo. No entanto, se o objetivo é identificar mudanças ao longo do tempo, é necessário treinar o modelo com conjuntos de dados de diferentes períodos para que ele possa identificar mudanças específicas.

Existe um artigo em nosso blog que demonstra como utilizar o Living Atlas na prática para otimizar a análise de imagens dentro do ArcGIS PRO.

Com os modelos pré-treinados do Living Atlas, é possível detectar a presença de edifícios, estradas e áreas de vegetação.

Na gestão de recursos hídricos, por exemplo, é possível utilizar esses modelos para identificar a presença de corpos d’água e qualidade da água. Veja o exemplo abaixo onde utilizamos o modelo pré-treinado de identificação de piscinas sobre uma ortofoto de Niterói – RJ.

Na agricultura, os modelos podem ser utilizados para avaliar o crescimento de culturas e a identificação de pragas e doenças.

Em conclusão, os modelos pré-treinados de deep learning disponíveis no Living Atlas da Esri oferecem uma ampla gama de possibilidades para a análise geoespacial. Eles permitem que os usuários economizem tempo e recursos, realizem análises complexas de forma mais eficiente e com maior precisão e ainda possam personalizá-los para atender às necessidades específicas do projeto. Com esses modelos, a tomada de decisão em diversas áreas é aprimorada, permitindo que os usuários aproveitem ao máximo o potencial do ArcGIS.

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