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license: cdla-permissive-2.0 |
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datasets: |
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- satellite-image-deep-learning/DOTAv2 |
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language: |
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- pt |
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metrics: |
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- accuracy |
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pipeline_tag: object-detection |
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tags: |
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- code |
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- climate |
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- maskrcnn |
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# Model Card para o Modelo |
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O modelo utiliza dados do satellite-image-deep-learning/DOTAv2 para, por meio do modelo pré-treinado Mask R-CNN, segmentar talhões e classificar a probabilidade de alagamento de regiões produtivas agrícolas, a fim de empoderar o produtor com o conhecimento da probabilidade de sua produção alagar e, com isso, ter perdas financeiras. |
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## Detalhes do Modelo |
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Para utilizar o Mask R-CNN e o NDVI para segmentar talhões e classificar a probabilidade de alagamento, é necessário seguir uma abordagem estruturada que envolve várias etapas desde a preparação dos dados até a implementação dos modelos e a avaliação dos resultados. Abaixo está uma descrição detalhada de como isso pode ser feito: |
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### Descrição do Processo |
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#### 1. Coleta e Preparação dos Dados |
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**Imagens de Satélite:** |
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Utilize imagens de satélite do satellite-image-deep-learning/DOTAv2, que oferecem as bandas espectrais necessárias (vermelha e infravermelha próxima) para calcular o NDVI. Essas imagens serão a base tanto para a segmentação dos talhões quanto para a análise do NDVI. |
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**Anotações dos Talhões:** |
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Obtenha ou crie anotações de talhões agrícolas. Estas anotações são geralmente fornecidas como máscaras binárias, onde cada pixel é marcado para indicar se faz parte de um talhão ou não. |
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#### 2. Cálculo do NDVI |
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O NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) é calculado utilizando as bandas vermelha (Red) e infravermelha próxima (NIR) das imagens de satélite. |
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Este índice ajuda a identificar a saúde da vegetação, onde valores próximos a 1 indicam vegetação densa e saudável, enquanto valores próximos a -1 indicam água ou áreas sem vegetação. |
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#### 3. Segmentação dos Talhões com Mask R-CNN |
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**Configuração e Treinamento do Mask R-CNN:** |
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- O Mask R-CNN é utilizado para segmentar os talhões nas imagens de satélite. Este modelo é adequado para detectar objetos em uma imagem e gerar máscaras de segmentação precisas. |
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- Primeiro, configure o Mask R-CNN com uma arquitetura adaptada para segmentação de talhões. Crie uma classe personalizada para carregar e preparar o dataset de talhões, que inclui imagens e suas respectivas máscaras. |
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- Treine o modelo com imagens de treino e validação. O treinamento envolve a aprendizagem das características dos talhões a partir das anotações fornecidas. |
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#### 4. Preparação dos Dados de Treinamento para Classificação |
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**Extração de Áreas Segmentadas e Cálculo de NDVI:** |
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- Utilize o modelo Mask R-CNN treinado para segmentar os talhões nas imagens de satélite. |
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- Para cada talhão segmentado, calcule o valor médio de NDVI. Estes valores de NDVI serão usados como características (features) para o modelo de classificação. |
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**Etiquetagem dos Dados:** |
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- Etiquete os talhões com base em dados históricos de alagamentos. Cada talhão recebe uma etiqueta binária indicando se ele foi ou não afetado por alagamentos no passado. |
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#### 5. Treinamento do Modelo de Classificação |
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**Construção do Modelo de Classificação:** |
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- Desenvolva um modelo de rede neural (pode ser uma CNN ou uma rede densa) para classificar a probabilidade de alagamento dos talhões. O modelo toma como entrada os valores de NDVI calculados para cada talhão. |
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- Configure o modelo para saída binária (alagado ou não alagado) e compile-o com um otimizador apropriado e uma função de perda (por exemplo, binary cross-entropy). |
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**Treinamento do Modelo:** |
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- Divida os dados em conjuntos de treino e validação. Treine o modelo utilizando os valores de NDVI e as etiquetas de alagamento. |
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#### 6. Inferência e Avaliação |
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**Segmentação e Classificação em Novas Imagens:** |
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- Utilize o Mask R-CNN treinado para segmentar talhões em novas imagens de satélite. |
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- Calcule o NDVI para as áreas segmentadas. |
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- Utilize o modelo de classificação para prever a probabilidade de alagamento para cada talhão segmentado. |
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**Avaliação dos Resultados:** |
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- Avalie a precisão do modelo utilizando métricas como acurácia, precisão, recall e F1-score. |
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- Ajuste os modelos conforme necessário com base nos resultados da avaliação para melhorar a precisão e a robustez das previsões. |
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### Conclusão |
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A combinação do Mask R-CNN e do NDVI permite uma abordagem eficaz para segmentar talhões agrícolas e classificar a probabilidade de alagamento. O Mask R-CNN fornece segmentações precisas dos talhões, enquanto o NDVI oferece informações cruciais sobre a vegetação, que são utilizadas para a classificação do risco de alagamento. Esse processo integrado ajuda a monitorar e gerenciar riscos agrícolas de maneira mais eficiente e precisa. |
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- **Desenvolvido por:** |
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- Gabriel Caetano. |
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- Gabriel Carneiro. |
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- Sarah Ribeiro. |
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- Thomas Brand. |
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- Pedro Munhoz. |
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- Pedro Romão. |
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- **Tipo do Modelo:** maskRCNN |
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- **Linguagem:** Python. |
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- **Licença:** cdla-permissive-2.0 |
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#### Métrica |
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A acurácia será a métrica principal adotada. |
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### Resultados |
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É esperado que o modelo entregue a probabilidade de determinado talhão produtivo sofrer alagamentos decorrentes de chuvas intensas, para que o produtor possa ser alertado antes do desastre natural ocorrer. |
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