correções textuais

README.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# PROJETO CultIVE - Segmentação de imagens de satélite para identificar áreas de cultivo vulneráveis a mudanças climáticos
+# PROJETO CultIVE - Segmentação de imagens de satélite Sentinel-2 para identificar áreas de cultivo vulneráveis a mudanças climáticos
 
 Feito por: Yasmin Vitória Rocha
 
@@ -28,7 +28,7 @@ A estratégia para implementar e escalar o CultIVE é dividida em várias fases,
 
 1. Desenvolvimento e Validação do Protótipo:
 
-- Desenvolver um protótipo inicial usando conjuntos de dados de imagens de satélite disponíveis publicamente.
+- Desenvolver um protótipo inicial usando conjuntos de dados de imagens de satélite disponíveis;
 - Realizar testes pilotos em áreas selecionadas com históricos conhecidos de eventos climáticos extremos para ajustar e calibrar os modelos.
 
 2. Expansão e Adaptação:
@@ -44,7 +44,7 @@ A estratégia para implementar e escalar o CultIVE é dividida em várias fases,
 
 Uso de modelos de Deep Learning:
 
-- U-Net com backbone VGG16 para uma segmentação eficaz das imagens de satélite, identificando áreas vulneráveis;
+- U-Net com backbone VGG16 para uma segmentação eficaz das imagens de satélite Sentinel-2, identificando áreas vulneráveis;
 - Data augmentation para aumentar os dados do modelo às variações e melhorar a iluminação, cor e textura.
 
 Processamento de Dados:
@@ -58,7 +58,7 @@ Infraestrutura:
 O funcionamento é baseado em um fluxo contínuo de entrada e análise de dados:
 
 Coleta de Dados:
-- Entradas como recebimento de imagens de satélite.
+- Entradas como recebimento de imagens de satélite Sentinel-2.
   
 Processamento de Imagens:
 - As imagens são pré-processadas para correção e normalização;