Este repositório é dedicado à estimativa da concentração de dióxido de nitrogênio (NO2) na coluna troposférica. Ele utiliza dados do sensor TROPOMI do satélite Sentinel-5P, empregando técnicas avançadas de Aprendizado de Máquina. O objetivo principal é aprimorar a precisão dos dados em regiões tropicais, com foco na Amazônia do Pará, uma área frequentemente afetada por nuvens. Este trabalho é crucial para o monitoramento da qualidade do ar e para a compreensão dos impactos das atividades humanas em uma região essencial ao equilíbrio ambiental global.
Para configurar o ambiente necessário, execute:
pip install -r requirements.txtsrc: Códigos-fonte do projeto.data: Códigos para o pré-processamento de dados.models: Códigos dos modelos de Machine Learning e DataLoaders.viz: Códigos para visualizações de dados.
points.json: Contém o GeoJSON para pontos de coleta de dados. Modifique conforme necessário.
datasets.yml: Configurações para o download de datasets via API Python do Google Earth Engine.
Para baixar o dataset após alterações no YAML, execute:
python3 dataset.py-
Localizados em
scripts, incluem todos os scripts para download e treinamento dos modelos. -
dataset_pipeline.sh: Script para transformar os dados baixados no formato do dataset de treinamento.Incluir Figura do Pipeline
-
infer.sh: Realiza inferências usando modelos treinados, baseando-se nos caminhos dos pesos de cada modelo.
A Tabela a seguir apresenta uma visão quantitativa comparativa dos resultados obtidos por cada modelo, destacando as principais métricas de avaliação.
| Modelo | R² | r | MSE | RMSE | MAE |
|---|---|---|---|---|---|
| Lasso | 0.23 | 0.48 | 14.70 | 3.83 | 2.84 |
| RF | 0.43 | 0.66 | 10.97 | 3.31 | 2.30 |
| XGBoost | 0.47 | 0.68 | 10.17 | 3.19 | 2.00 |
| LightGBM | 0.44 | 0.66 | 10.66 | 3.26 | 2.20 |
| Conv1D | 0.21 | 0.46 | 15.16 | 3.89 | 2.90 |
| GRU | 0.21 | 0.45 | 15.15 | 3.89 | 2.88 |
| LSTM | 0.22 | 0.47 | 14.90 | 3.86 | 2.86 |
| ConvLSTM | 0.19 | 0.43 | 15.53 | 3.94 | 2.92 |
Nota-se que os modelos baseados em árvores de decisão como XGBoost, Random Forest e LightGBM superaram os modelos lineares e redes neurais nas métricas de avaliação. O XGBoost destacou-se por lidar melhor com a complexidade dos dados, enquanto o desempenho inferior das redes neurais sugere desafios em capturar dependências não sequenciais ou a necessidade de mais dados para treinamento.
Figura 3: Distribuição de erros absolutos por modelo, mostrando a comparação de desempenho entre LightGBM, XGBoost, Random Forest (RF), AdaBoost, GRU, Lasso, ConvLSTM e LSTM
Os boxplots mostram que modelos de Machine Learning como LightGBM, XGBoost e Random Forest têm um desempenho notavelmente melhor, com erros menores e menos variabilidade, enquanto o AdaBoost tem uma dispersão maior de erros e as redes neurais, incluindo GRU, LSTM e ConvLSTM, apresentam os maiores erros e mais outliers, indicando a necessidade de mais dados ou de dados mais complexos.
O projeto demonstrou que a metodologia empregada para estimar a concentração de NO2 na coluna troposférica é viável e eficaz, com destaque para os modelos baseados em árvore que apresentaram resultados notáveis. Apesar dos modelos de deep learning não terem atingido o mesmo nível de sucesso, eles oferecem uma base importante para pesquisas e aprimoramentos futuros.
A lista de contribuidores desse projeto é:
 WesPereira |