Estudo do desempenho de redes neurais artificiais na construção de séries longas de reflectância de sensoriamento remoto

Esse trabalho visa avaliar o desempenho de redes neurais artificiais quando aplicadas com a finalidade de se obter séries temporais longas para reflectância de sensoriamento remoto (RRS). Foi utilizado o período de sobre posição das imagens (2002-2006) SeaWiFS e Modis/Aqua, na região de plataforma da Bacia de Santos, para treinar uma rede neural do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas, a fim de converter as RRS nas bandas visível do sensor SeaWiFS em RRS Modis/Aqua nas bandas 443, 488 e 547, que são as bandas Modis/Aqua utilizadas no algoritmo OC3M para estimativa de clorofila. Os resultados apresentados avaliam o desempenho da rede na conversão das reflectâncias SeaWiFS em reflectâncias Modis/Aqua para o período de sobreposição. Para esta validação foi comparado a RRS Modis/Aqua com a RRS dada pela rede. Os resultados mostram R2>=0,80 e correlação entre as séries (para cada banda) superior a 0,9.