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 Engine
  • query-parking-boundaries - Busca polígonos de estacionamentos do OpenStreetMap
  • subtract-building-footprints - Remove telhados de edifícios das máscaras de estacionamento
  • mask-vegetation - Aplica filtragem NDVI para excluir grama/árvores
  • calculate-occupancy - Calcula brilho + proporção NIR → pontuação de ocupação por pixel
  • normalize-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 loja
  • alpha-adjustment - Subtrai a média do grupo para isolar o sinal relativo de cada varejista
  • run-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-2
  • radar-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.