Rastreamento celular convectivo atravs da Viso Computadorizada baseada no Aprendizado Profundo

O presente estudo desenvolveu um algoritmo autnomo para a Identificao e Rastreio de clulas convectivas (CITRA) utilizando imagens de reflectividade DWR. O algoritmo CITRA implementado em Python usando a tcnica de Aprendizagem Profunda de Redes Neurais. O Reconhecimento ptico de Caracteres utilizado no presente estudo atravs do "Tesseract" que um mdulo de Redes Neurais no supervisionado baseado em LSTM que analisa a matriz dimensional de pixel de entrada/imagem e produz cordas de alto nvel. O algoritmo percorre os valores de pixels da imagem de refletividade DWR e reconhece as intensidades dos pixels (>=30 dB) e segrega clulas convectivas juntamente com outras propriedades celulares estimadas, tais como centroide da tempestade, a rea coberta, distncia e direo a partir do centro do radar. O desempenho do algoritmo CITRA foi testado em diferentes tempestades convectivas e pde identific-las e rastre-las com sucesso juntamente com outras propriedades fsicas das clulas convectivas. Alm disso, demonstramos a potencial aplicao do algoritmo CITRA na evoluo das clulas convectivas detectadas dentro do alcance do radar. Atualmente, o algoritmo CITRA toma apenas imagens de refletividade como um nico parmetro de entrada.