DETECÇÃO DE GLINT EM ÁGUAS INTERIORES PELO SENTINEL-2

O sensoriamento remoto da composição superficial dos corpos de água depende de uma estimativa confiável da reflectância difusa oriunda da coluna d’água. Essa estimativa, contudo, é muitas vezes afetada pela reflexão especular da radiação solar incidente (glint), resultando em uma superestimação da reflectância. Este estudo desenvolveu um modelo baseado no algoritmo Random Forest (RF) para detectar e criar uma máscara de probabilidade de glint. Esse algoritmo foi treinado e validado com 3000 amostras espectrais em uma proporção 70/30. Além das amostras espectrais, foram desenvolvidos índices de diferença normalizada baseados nas bandas 443, 1610 e 2190 nm para treinar o modelo. Os resultados da matriz de confusão e das métricas estatísticas mostram precisão de 86,94% e recall de 85,78%, superiores aos métodos disponíveis para a detecção e máscara de glint.