O novo modelo é uma rede neural convolucional (CNN). Ou seja, o algoritmo impõe um filtro
Durante o desenvolvimento, os cientistas usaram milhõesExemplos de imagens de dois satélites Copernicus Sentinel-2 operados pela Agência Espacial Europeia (ESA). Esses satélites registram todos os locais da Terra a cada cinco dias com uma resolução de 10 x 10 metros por pixel. O resultado são imagens da mais alta qualidade disponíveis atualmente.
Para calcular a altura das árvores, foram utilizados dados obtidos durante a missão NASA GEDI.
“Missão GEDI fornecedistribuiu dados díspares sobre a altura da vegetação entre os 51 graus de latitude norte e sul, por isso, no processo de aprendizado, o computador vê muitos tipos diferentes de vegetação”, explica um dos pesquisadores.
O modelo resultante é capaz de estimar automaticamente a altura da vegetação a partir de mais de 250.000 imagens (cerca de 160 TB de dados).
A alta eficiência da rede neural também está associada aO fato de os pesquisadores usarem não uma CNN, mas cinco. Eles treinaram independentemente um do outro e cada um deles fez sua própria estimativa da altura da árvore. O modelo também leva em consideração a incerteza nos próprios dados: por exemplo, se a imagem de satélite for nebulosa, a incerteza é maior do que em boas condições atmosféricas.
“Um aspecto importante para nós foi informarusuários sobre a incerteza de estimativa”, diz Lang, um dos pesquisadores. - Se todos os modelos corresponderem, a resposta será clara com base nos dados de treinamento. Se os modelos chegarem a respostas diferentes, significa que há mais incerteza na estimativa.”
Mapa global obtido usando uma rede neurala altura da copa das plantas ajudará os ecologistas a monitorar as mudanças climáticas. Também pode ser de interesse para governos e órgãos administrativos.
“Com o Sentinel-2, as alturas da vegetação podem ser recalculadas a cada cinco dias, tornando possível rastrear o desmatamento na floresta tropical”, diz Lang.
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