O projeto OVERWATCH está a desenvolver um novo conjunto de algoritmos de machine-learning para mapear inundações, incêndios e áreas danificadas. Os algoritmos serão concebidos para utilizar tanto dados provenientes do sistema Copernicus Sentinel, como de drones. Através da diversidade e competência da nossa equipa, será realizado tanto o desenvolvimento do modelo, como o treino dos algoritmos.
Em particular, para o Sentinel-2, serão treinadas técnicas de super resolução nas bandas 10m (visível e NIR) e 20m (red edge, bandas SWIR), por forma a melhorar a resolução espacial dos dados primários em até 4 vezes (5m) e permitir compreender a eficácia de tal abordagem na produção de mapas mais exatos e detalhados. Os algoritmos treinados serão avaliados e validados em casos reais, nomeadamente em cenários de inundações e incêndios que ocorrerão durante a duração do projeto, enquanto que as suas capacidades operacionais serão avaliadas com drones.
Imagem pré-evento: SPOT6 © Airbus DS (2022), (acquired on 01/03/2022 10:40 UTC), GSD 1.5 m, approx. 0% cloud coverage in AoI, 16.2° off-nadir angle), provided under COPERNICUS by the European Union and ESA, all rights reserved.
Imagem pós-evento: SPOT6 © Airbus DS (2022), (acquired on 15/09/2022 10:15 UTC, GSD 1.5 m, approx. 0% cloud coverage in AoI, 34.5° off-nadir angle), provided under COPERNICUS by the European Union and ESA, all rights reserved.
Referência: Copernicus Emergency Management Service.
Projeto financiado pelo Programa Horizonte Europa (CALL:HORIZON-EUSPA-2021-SPACE) ao abrigo do Acordo 101082320
