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Em parceria com a empresa Visiona, o projeto visa desenvolver uma aplicação mobile integrada à computação em nuvem, com foco no mapeamento automático de nuvens e sombras de nuvens em imagens capturadas pelo sensor WPM, a bordo do satélite CBERS4A. Essa aplicação tem como objetivo fornecer máscaras de nuvens de alta precisão para as imagens adquiridas, facilitando o monitoramento e a análise de diversas áreas de interesse no Brasil.
A ausência de máscaras de nuvens nas imagens do satélite CBERS4A/WPM limita a capacidade de análise de grandes volumes de imagens em áreas extensas, especialmente em regiões tropicais com alta cobertura de nuvens. Quando realizado manualmente, esse processo é custoso e demorado, dificultando a automação de procedimentos em aplicações que exigem alta precisão e eficiência.
Desenvolvimento de um serviço e uma aplicação mobile em nuvem que automatiza o mapeamento de nuvens e sombras de nuvens em imagens do satélite CBERS4A/WPM, utilizando modelos de Deep Learning. A solução permitirá a definição de área e período de interesse, acesso às imagens correspondentes, mapeamento automático de nuvens e sombras, visualização dos resultados em uma interface de mapas, e download das máscaras em formato vetorial. Isso tornará o processo de análise mais eficiente, preciso e acessível para os usuários.
📌 Status do Projeto: 🚧 Em andamento
Cada entrega será realizada a partir da criação de uma tag em cada repositório (Front, Back), além da criação de uma branch no repositório da documentação com um relatório completo de tudo o que foi desenvolvido naquela sprint. Observe a relação a seguir:
| Sprint | Previsão de entrega | Status | Histórico |
|---|---|---|---|
| 01 | 29/09/2024 | ✔️ Concluída | Ver relatório |
| 02 | 20/10/2024 | ✔️ Concluída | Ver relatório |
| 03 | 10/11/2024 | ✔️ Concluída | Ver relatório |
| 04 | 01/12/2023 | 🚧 Em andamento | Ver relatório |
| Sprint | MVP |
|---|---|
| Sprint 1 | Tela de Login e Autenticação Básica, onde o usuário pode fazer login com suas credenciais e acessar a aplicação. |
| Sprint 1 | CRUD de usuário, possibilitando cadastro, edição, exclusão e visualização de dados dos usuários. |
| Sprint 1 | Primeira versão funcional do algoritmo de identificação de nuvens e sombras em uma imagem de satélite enviada pelo usuário. |
| Sprint 1 | Exibição do histórico de análises de imagens do usuário, permitindo visualizar as análises passadas. |
| Sprint 2 | Funcionalidade para atualizar e excluir descrições das imagens analisadas no histórico do usuário. |
| Sprint 2 | Consumir a API do INPE para buscar imagens com base na localização e data escolhida pelo usuário. |
| Sprint 2 | Serviço de download da imagem processada em formato PNG e geração de um PDF contendo os detalhes da análise. |
| Sprint 3 | Exibir diferentes camadas da imagem (sem nuvens, com nuvens, com sombras) para uma análise mais precisa. |
| Sprint 3 | Visualizar as imagens analisadas georreferenciadas em um mapa interativo. |
| Sprint 4 | Refatoração final, correções de bugs e preparação para o deploy em produção. |
| ID | Descrição |
|---|---|
| RF01 | O sistema deve permitir que o usuário faça login com suas credenciais (e-mail e senha). |
| RF02 | O sistema deve permitir o cadastro de novos usuários, além de edição e exclusão de contas existentes. |
| RF03 | O sistema deve permitir que o usuário faça o upload de imagens de satélite para análise de nuvens e sombras. |
| RF04 | O sistema deve exibir o histórico de análises de imagens do usuário, com opção de edição e exclusão. |
| RF05 | O sistema deve consumir a API do INPE para buscar imagens de satélite com base na localização e data selecionada pelo usuário. |
| RF06 | O sistema deve permitir o download da imagem processada em formato PNG e de um PDF contendo informações da análise. |
| RF07 | O sistema deve exibir diferentes camadas da imagem analisada (sem nuvens, com nuvens, com sombras) para uma análise detalhada. |
| RF08 | O sistema deve mostrar as imagens analisadas georreferenciadas em um mapa interativo. |
| ID | Descrição |
|---|---|
| RNF01 | O sistema deve garantir a segurança das credenciais de login, utilizando criptografia para armazenar senhas. |
| RNF02 | O sistema deve ser responsivo, funcionando tanto em dispositivos móveis quanto em navegadores web. |
| RNF03 | O sistema deve processar e responder as requisições do usuário dentro de um tempo máximo de 5 segundos. |
| RNF04 | O sistema deve ser compatível com diferentes navegadores (Chrome, Firefox, Safari). |
| RNF05 | O sistema deve garantir alta disponibilidade, com tempo de inatividade inferior a 1% por mês. |
| RNF06 | O sistema deve armazenar dados das análises de imagens em um banco de dados não relacional (ex: MongoDB ou Firebase). |
| RNF07 | O sistema deve ter suporte a até 10 mil usuários simultâneos. |
| US | Atores | Ação | Motivo |
|---|---|---|---|
| US01 | Usuário Comum | Realizar login na aplicação | Para acessar as funcionalidades da aplicação. |
| US02 | Administrador | Gerenciar usuários (criar, editar, excluir) | Para manter os dados dos usuários atualizados. |
| US03 | Usuário Comum | Fazer upload de imagens de satélite | Para analisar nuvens e sombras nas imagens. |
| US04 | Usuário Comum | Visualizar histórico de análises | Para acessar análises passadas e gerenciar as imagens. |
| US05 | Usuário Comum | Editar e excluir descrições de análises | Para manter o histórico de análises atualizado. |
| US06 | Usuário Comum | Buscar imagens por localização e data | Para encontrar imagens específicas para análise. |
| US07 | Usuário Comum | Fazer download da imagem processada e de um relatório | Para obter cópias locais das análises feitas na plataforma. |
| US08 | Usuário Comum | Visualizar diferentes camadas da imagem analisada | Para analisar mais detalhadamente nuvens e sombras. |
| US09 | Usuário Comum | Visualizar as imagens georreferenciadas no mapa | Para identificar a localização exata das imagens analisadas. |
| US10 | Administrador | Fazer deploy da aplicação | Para disponibilizar a aplicação ao público de forma estável. |
Linguagens, bibliotecas e tecnologias utilizadas na construção do projeto:
| Função | Nome | LinkedIn & GitHub |
|---|---|---|
| Product Owner | Thiago Frederico da Silva Zani |   |
| Scrum Master | Jean Lucas de Faria Silva | |
| Dev Team | Gabriel Brosig Briscese | |
| Dev Team | Jonas Rafael Siqueira Ribeiro | |
| Dev Team | Jonatas Mathias Dalló | |
| Dev Team | Miguel Carvalho Soares | |