Mineração de dados, combinação de imagens para detecção de óleo no mar

Atualmente diversas técnicas de sensoriamento remoto são usadas para a detecção dos vazamentos de óleo no mar, especialmente por permitirem o monitoramento de áreas grandes em relativo curto período de tempo, em contraste com o monitoramento visual realizado por aeronaves e embarcações que têm elevados custos e área de abrangência limitada. Cada fenômeno possui uma assinatura visível em imagens de radar de abertura sintética (SAR) da superfície do mar, essas assinaturas são como manchas escuras e são revisadas ​​criticamente. O presente estudo tem como objetivo fazer a combinação de dados de sensoriamento remoto para detecção de derramamento de óleo no oceano obtidas por imagens de sensores RADAR com a finalidade de contribuir para o monitoramento e controle de futuros derramamentos de óleos, visando diminuir o impacto ocasionado por este. Neste estudo, portanto, foi possível identificar e classificar os derramamentos de óleo apesar das limitações expostas, utilizando mineração de dados e classificação por random forest.