IDENTIFICAÇÃO DE EDIFICAÇÕES A PARTIR DE IMAGENS DE SENSORES REMOTOS UTILIZANDO A ARQUITETURA COMPUTACIONAL MASK R-CNN

Diante da evolução da coleta de dados por sensores remotos e do poder de processamento dos computadores, o campo do Aprendizado de Máquina está em rápida evolução devido à ampla aplicabilidade de suas tecnologias. No campo do sensoriamento remoto, tais tecnologias manifestam-se principalmente em tarefas de classificação temática e segmentação, sobretudo na extração de features e classificadores. Tais avanços são importantes para a agricultura de precisão, planejamento urbano, monitoramento inteligente, entre outras. O objetivo deste trabalho é o emprego de tecnologias emergentes da área de Aprendizado de Máquina, especificamente a arquitetura estado-da-arte “Mask R-CNN”, para a identificação e segmentação automatizada de edificações a partir de imagens de sensores remotos, com o intuito de detectar edificações urbanas e outras intervenções antrópicas em mapas de uso e cobertura do solo.