UTILIZAÇÃO DO ALGORITMO DE GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK EM SUPER RESOLUÇÃO DE IMAGENS PARA O AUMENTO DE QUALIDADE DE MODELOS DE ELEVAÇÃO DIGITAIS BASEADOS EM DADOS SRTM

Aborda-se o aumento de resolução espacial de DEM pela utilização de algoritmos de aprendizado profundo acoplados a técnicas de Super-Resolução de Imagem Única em modelos digitais de elevação para obter versões de melhor qualidade espacial a partir de entradas de resolução mais baixa. O desenvolvimento de uma metodologia baseada em GAN permite melhorar a resolução espacial inicial de imagens de baixa resolução. A abordagem metodológica utiliza um conjunto de dados com modelos digitais de elevação SRTM (90 metros e 30 metros de resolução espacial), criados com o objetivo de permitir a realização do estudo. Verificou-se que ao aumentar o número de iterações o desempenho do modelo gerado foi melhorado e a qualidade da imagem gerada aumentou. Além disso, a análise visual da imagem gerada contra as de alta e baixa resolução mostrou uma grande semelhança entre as duas primeiras.