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O aquecimento global em curso está mudando a dinâmica atmosférica do planeta Terra. A coleta de dados meteorológicos é uma etapa vital para prever eventos climáticos extremos, como secas, furacões, tornados e inundações. Uma fonte crucial desse tipo de dados são os satélites geoestacionários. As pequenas estações de satélites recebem uma quantidade reduzida de dados do satélite devido aos limites práticos para a transmissão de dados. Os produtos coloridos geralmente estão disponíveis em um canal de alta taxa de dados denominado GRB. Este trabalho explorou a capacidade das Redes Neurais Profundas de realizar colorização em imagens de satélite recebidas com o canal de baixa taxa de dados (HRIT). A técnica proposta neste trabalho baseada na rede neural U-Net alcançou resultados de colorização quase perfeitos. Os produtos gerados por nossa rede neural são adequados para uso onde o canal de alta taxa de dados (GRB) não está disponível. Isso pode ajudar na resposta local a eventos climáticos extremos.

Aprendizado em máquina. Inteligência Artificial. Rede Neural. Visão computacional.