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Publicação
Machine Learning Aplicado a Imagens da Observação da Terra para o Estudo da Floresta
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
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| 10.05 MB | Adobe PDF |
Orientador(es)
Resumo(s)
A crescente observação da Terra por via de satélites tem permitido um estudo sobre o
planeta mais completo e abrangente. A aquisição de imagens nos diferentes comprimentos de
onda do espectro eletromagnético permite a extração de informação da superfície terrestre sem
a necessidade de instalação de sensores, simplificando o processo de aquisição de dados. O
aumento exponencial de dados disponíveis torna praticamente impossível a sua análise de forma
humana, implicando o recurso a técnicas de classificação cada vez mais evoluídas.
O Instituto de Conservação da Natureza e das Florestas (ICNF) definiu como estratégia
para prevenção e combate a incêndios florestais a implementação da rede primária de Faixas de
Gestão de Combustível (FGC), nas quais é feita uma redução da biomassa criando uma barreira
à progressão do fogo. Uma das responsabilidades do ICNF é garantir a sua manutenção, no
entanto devido à extensão da rede necessita de uma ferramenta baseada em Sistemas de Informação
Geográfica para detetar de forma automática intervenções nas FGC.
Nesta dissertação é proposto um conjunto de técnicas baseadas em imagens de observação
da terra para identificar operações de manutenção nas FGC. A análise recorreu a imagens
multiespectrais adquiridas pelo satélite Sentinel 2. Como pré-processamento destas imagens foi
necessário corrigir o erro de georreferenciação e obter índices espectrais para extrair mais informação.
Em seguida, foi estudado o comportamento destas FGC relativamente a uma intervenção
comparando com a dinâmica em zonas de vegetação. Após o entendimento das dinâmicas
espectrais utilizaram-se Redes Neuronais Artificiais para a deteção das intervenções. Antes da
classificação foi feito um estudo para a escolha dos atributos a utilizar, com base na análise de
dados referida no parágrafo anterior. Depois do treino do algoritmo e definição dos parâmetros
foi testado numa região diferente tendo sido identificada corretamente a intervenção.
Descrição
Palavras-chave
Observação da Terra Faixas de Gestão de Combustível Imagens Multiespectrais Redes Neuronais Sentinel 2