Usando o Claude Code para Construir um Pipeline de Análise de Imagens de Satélite para Previsões no Varejo
Visão Geral do Projeto
Um desenvolvedor experimentou usar o Claude Code para replicar técnicas de análise de imagens de satélite de fundos de hedge que supostamente geram retornos de 4-5% em torno de anúncios de lucros. O objetivo era ver se dados de satélite gratuitos poderiam aproximar os dados de alta resolução de mais de US$ 100 mil/ano usados por fundos profissionais.
Implementação Técnica
O pipeline analisa a ocupação de estacionamentos para três varejistas com resultados de lucros conhecidos para o verão de 2025: Walmart (abaixo do esperado), Target (abaixo do esperado) e Costco (acima do esperado). O desenvolvedor selecionou 10 lojas de cada varejista (30 no total) no Sunbelt dos EUA para maximizar imagens sem nuvens.
A estrutura do projeto inclui:
orchestrator- Controlador principal que executa o pipeline completo por conjunto de varejistas- Diretório
skills/com módulos especializados:fetch-satellite-imagery- Coleta imagens ópticas do Sentinel-2 + radar do Sentinel-1 via Google Earth Enginequery-parking-boundaries- Busca polígonos de estacionamentos do OpenStreetMapsubtract-building-footprints- Remove telhados de edifícios das máscaras de estacionamentomask-vegetation- Aplica filtragem NDVI para excluir grama/árvorescalculate-occupancy- Calcula brilho + proporção NIR → pontuação de ocupação por pixelnormalize-per-store- Linha de base do 95º percentil para que cada loja seja comparada com seu próprio "vazio"compute-yoy-change- Variação percentual ano a ano na ocupação por lojaalpha-adjustment- Subtrai a média do grupo para isolar o sinal relativo de cada varejistarun-statistical-tests- Testes de permutação (10K iterações), testes binomiais, reamostragem bootstrap
sub-agents/para refinamento iterativo baseado em resultados:optical-analysis- Bandas visíveis + NIR do Sentinel-2radar-analysis- SAR do Sentinel-1 (metal reflete micro-ondas, asfalto não)vision-scoring- Alimenta miniaturas de satélite no Claude para previsão direta de ocupação
Como o Claude Code Foi Usado
O Claude escreveu mais de 35 scripts Python para todo o pipeline, incluindo análise estatística, lógica de refinamento de polígonos e ferramentas de produção de vídeo. O desenvolvimento envolveu múltiplos ciclos de iteração onde o Claude analisava resultados, identificava problemas e propunha correções.
Estágios principais de desenvolvimento:
Estágio 1 (Aquisição de Dados): O Claude escreveu chamadas de API do Google Earth Engine para coletar imagens do Sentinel-2, lidou com mascaramento de nuvens, extraiu bandas espectrais e exportou para CSV. Quando a abordagem inicial de caixa delimitadora estava ruidosa, o Claude sugeriu consultar o OpenStreetMap por polígonos reais de estacionamentos e subtrair as pegadas dos edifícios.
Estágio 2 (Cálculo de Ocupação): O Claude projetou a fórmula de ocupação combinando brilho visível e reflectância de infravermelho próximo, reconhecendo que carros e asfalto refletem luz de forma diferente através dos comprimentos de onda. Implementou normalização por loja para que cada loja seja comparada com sua própria linha de base.
Estágio 3 (Pivô para Radar): Quando os resultados ópticos voltaram como ruído (1/3 correto), o Claude construiu o pipeline SAR do zero coletando dados de radar do Sentinel-1 e implementando normalização ajustada por alfa para isolar o sinal relativo de cada varejista.
Estágio 4 (Experimento com Claude Vision): O desenvolvedor gerou 5.955 miniaturas e as alimentou no Claude para pontuação direta de previsão de ocupação.
Restrições Técnicas
O experimento usou dados Sentinel de resolução de 10m, comparado com as imagens de 30cm/pixel usadas por pesquisadores de Berkeley. Com resolução de 10m, um carro é apenas 1/12 de um pixel, enquanto com resolução de 30cm, um carro tem cerca de 80 pixels. A hipótese era que mesmo com resolução de 10m, estacionamentos cheios deveriam parecer espectralmente diferentes dos vazios.
📖 Leia a fonte completa: r/ClaudeAI
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