Notícias

Banca de DEFESA: LUENA OSSANA CANAVIEIRA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUENA OSSANA CANAVIEIRA
DATA: 20/12/2023
HORA: 09:30
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE APRENDIZADO PROFUNDO PARA A CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS SATÉLITE LANDSAT EM REGIÕES DE DESFLORESTAMENTOS NO NORDESTE DO PARÁ


PALAVRAS-CHAVES:

Redes neurais; aprendizado profundo; desflorestamento


PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

O desmatamento é um dos principais problemas ambientais enfrentados no mundo, e na Amazônia a perda da cobertura vegetal tem graves consequências para o clima, biodiversidade e sociedade. Nesse contexto, a detecção e classificação de áreas desmatadas é fundamental para o monitoramento e controle do desmatamento. O objetivo deste trabalho foi identificar áreas degradadas e não degradadas na região nordeste paraense por meio de imagens do satélite Landsat 5, 7 e 8, utilizando a metodologia ReLU (Unidade Linear Retificada). O banco de dados abrangeu 210 imagens. Após os resultados foi possível gerar a matriz de confusão, para realizar a classificação digital para avaliação dos resultados das imagens de satélite. Os dados foram extraídos em KDD, o código fonte para o processamento dos dados foi a linguagem Python e rodado na plataforma Colaboratory. Por meio da matriz confusão estimou-se com 69,7% de acurácia os resultados. Os valores determinaram um índice eficaz de classificação das áreas degradadas e não degradadas. O modelo obtido  para o treinamento apresentou algumas interferências na imagens sendo possível identificar áreas desmatadas e não desmatadas. Para estudos futuros recomenda-se novas imagens de satélite da região, com destaque para os índices de resolução espectral correspondentes com os sensores determinados pelos satélites do estudo.  


Projeto: Soluções Inteligentes para Sensores Ópticos e Redes de Próxima Geração


Artigo: CANAVIEIRA, L. O. ; COSTA, J. C. W. A. ; SANTOS FILHO, R. C. . Classification of satellite images for deforestation regions in northeastern Pará using deep learning technique. Journal of Engineering Research, v. 3, p. 1-5, 2023 (em qualis)



MEMBROS DA BANCA:
Interno - 3439716 - DIEGO LISBOA CARDOSO
Presidente - 2153181 - JOAO CRISOSTOMO WEYL ALBUQUERQUE COSTA
Externo à Instituição - MOISES FELIPE MELLO DA SILVA
Externo ao Programa - 3132807 - REGINALDO CORDEIRO DOS SANTOS FILHO
Notícia cadastrada em: 13/12/2023 11:45
SIGAA | Centro de Tecnologia da Informação e Comunicação (CTIC) - (91)3201-7793 | Copyright © 2006-2024 - UFPA - castanha.ufpa.br.castanha1