Artigo Anais do XX SBGFA - Simpósio Brasileiro de Geografia Física Aplicada & IV ELAAGFA - Encontro Luso-Afro-Americano de Geografia Física e Ambiente

Este trabalho utiliza o algoritmo Real-ESRGAN, uma Rede Adversária Generativa (GAN), para aprimorar e ampliar imagens contendo movimentos de massa que ocorreram após o evento climático extremo no Rio Grande do Sul em maio de 2024, facilitando a visualização do fenômeno. O estudo utilizou as imagens da empresa PlanetLabs, visualizadas no software ArcGis Pro e ampliadas quatro vezes pelo algoritmo. Os resultados mostraram uma demarcação significativa dos movimentos de massa, facilitando a visualização, entretanto, em alguns casos, gerou-se pixelização e artefatos na imagem. Ainda, destaca-se as limitações da técnica, como a perda dos dados radiométricos e espectrais. Dessa forma, conclui-se que as GANs apresentam um alto potêncial na área da Geografia Física, entretanto, maiores avanços, como a leitura de imagens com extensão .tiff, são necessários.