Identificação de Nível de Radiância Noturna Basal para a Estimativa de Tráfego Rodoviário a partir de Dados VIIRS/DNB
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Resumo
O recente surto de COVID-19 colocou em evidência a busca por métodos para o monitoramento do fluxo de pessoas entre assentamentos humanos, incluindo o fluxo via veículos automotores. Embora o sensoriamento remoto de luzes noturnas seja uma opção viável para estimar indicadores derivados do fluxo de veículos, variações nos níveis de radiância durante a noite não são estritamente associadas com o tráfego. Este trabalho apresenta a abordagem teórica proposta para o desenvolvimento de um algoritmo capaz de identificar amostras de controle espectralmente não-enviesadas para regiões de interesse (ROI), neste caso, trechos rodoviários. Primeiramente, um experimento é apresentado para expor evidências relativas à dependência dos níveis de radiância das composições mensais DNB (vcm) em relação ao background associado aos trechos rodoviários. Então, após a uma breve apresentação da cadeia lógica do algoritmo, a complexidade de execução do algoritmo foi empiricamente estimada. Os resultados mostram que o algoritmo tem uma complexidade estimada O(n), e que amostras de controles e regiões de interesse apresentam características fundamentais similares em alguns casos, indicando que a análise das composições mensais DNB sem a consideração de amostras de controle pode levar a resultados enviesados.
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