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As imagens de satélite de alta resolução estão cada vez mais disponíveis globalmente e contêm informações abundantes sobre características da paisagem que podem ser correlacionadas com a atividade econômica. Infelizmente, esses dados são altamente desestruturados e, portanto, difíceis de extrair insights significativos em escala, mesmo com análise manual intensiva. Aplicações recentes de técnicas de aprendizado profundo a conjuntos de dados de imagem em larga escala levaram a melhorias marcantes em tarefas fundamentais de visão computacional, como detecção e classificação de objetos, mas essas técnicas são geralmente as mais eficazes no aprendizado supervisionado.