Identificação de culturas de plantio por imagens de satélite

Abstract

Este projeto tem por objetivo desenvolver uma solução de análise e predição em imagens de satélites de culturas de plantio, que seja capaz de segmentar as imagens e identificar as diferentes plantações agrícolas nela presentes. Para tanto, será investigado o uso de um algoritmo de deep learning com arquitetura baseada em redes neurais convolucionais para criar um modelo de segmentação de imagens provenientes da missão de satélites Sentinel-2 e predição dos padrões de cultivo. O algoritmo funcional será então conectado a uma interface web, que permitirá aos potenciais usuários buscarem por características de plantio de determinada região do Brasil.

This project aims to develop an analysis and prediction solution capable of segmenting figures and identifying the different agricultural plantations in satellite images of planting crops. In order to develop this, a deep learning algorithm with a convolutional neural network based architecture will be used to create a model for segmenting images from the Sentinel-2 mission’s satellites and predicting crop patterns. The functional algorithm will be then integrated to a web interface, allowing potential users to search for vegetation characteristics in a specific region from Brazil.