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Título: DEFORESTATION DETECTION UNDER DIVERSE CLOUD CONDITIONS FROM THE FUSION OF OPTICAL AND SAR DATA WITH DEEP LEARNING MODELS
Autor: FELIPE FERRARI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  RAUL QUEIROZ FEITOSA - ADVISOR
MATHEUS PINHEIRO FERREIRA - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 68353
Catalogação:  10/10/2024 Liberação: 10/10/2024 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68353@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68353@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.68353

Resumo:
Deforestation monitoring is highly dependent on human specialists analyzing cloud-free optical images. Developing methodologies that minimize the dependency on human specialists and the availability of cloud-free optical images can contribute to environmental conservation efforts. Despite the more accessible use of optical images for deforestation detection, the presence of clouds in these images limited the operation, forcing the selection of images at specific times of the year when the presence of clouds is lower. However, even in the dryest period of the year, there are certain regions of the Brazilian Amazon Forest where the cloud presence is still high. On the other hand, the SAR images suffer less interference from clouds, but are more challenging to interpret. Aiming to take advantage of both, we investigated Deep Leaning methods of fusion of these data, especially in diverse cloud presence conditions, which is an unexplored subject, as best as we know. We proposed using a pre-training strategy from single-modality optical and SAR models. We investigated ways to combine the SAR images across the analyzed period. We also investigated Vision Transformer-based architectures. Our best results reached the same F1-Score result fusing SAR images with optical images with diverse cloud conditions and with cloud-free optical images.

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