KNN e Rede Neural Convolucional para o Reconhecimento de Plataformas de Petróleo em Imagens SAR do Sentinel-1

Abstract

O reconhecimento automático de alvos (plataformas petrolíferas) por meio de imagens SAR de média resolução auxilia a vigilância de áreas extensas como o Atlântico Sul. Por isso, esse trabalho aprofundou o estudo do emprego da VGG-16 como extratora de atributos para alimentar algoritmos de Machine Learning, especificamente, o kNN. Variou-se o número de vizinhos para um conjunto de amostras de imagens SAR do Sentinel-1 contendo plataformas marítimas e falsos-alarmes, usando um experimento com 50 blocos de treinamento e teste. Demonstrou-se que o ajuste de parâmetros do classificador apresenta melhorias significativas, com um incremento de 6,46% no indicador AUC.