Utilize este link para identificar ou citar este item: https://bdm.unb.br/handle/10483/31777
Arquivos neste item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
2021_DiogoFilipeSens_tcc.pdf57,3 MBAdobe PDFver/abrir
Título: Rede neural convolucional para classificação de imagens SAR de desflorestamento na Amazônia
Autor(es): Sens, Diogo Filipe
Orientador(es): Santilli, Giancarlo
Assunto: Imagens digitais
Reconhecimento de padrões
Desmatamento
Data de apresentação: 13-Nov-2021
Data de publicação: 1-Set-2022
Referência: SENS, Diogo Filipe. Rede neural convolucional para classificação de imagens SAR de desflorestamento na Amazônia. 2021. 113 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Aeroespacial) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
Resumo: O presente trabalho visa desenvolver uma rede neural convolucional (CNN) capaz de classificar imagens de satélite SAR da Floresta Amazônica que contenham indicadores de desmatamento. CNN é uma arquitetura de aprendizagem de máquina usada para reconhecimento de padrões em imagens digitais, como reconhecimento de caracteres ou de rostos humanos. SAR é um tipo de imageamento ativo (radar) por satélite que não sofre interferência de nuvens, comuns na região amazônica. O objetivo é automatizar a detecção de sinais de desmatamento na floresta, de modo a reduzir o tempo de resposta das autoridades competentes. A acurácia do modelo desenvolvido atingiu um valor próximo de 90%.
Abstract: The present work aims to develop a convolutional neural network (CNN) capable of classi-fying SAR satellite images from the Amazon Forest that contain deforestation indicators. CNN is a machine learning architecture used for pattern recognition in digital images, such as character or human face recognition. SAR is a type of active satellite imagery (radar) that does not suffer from interference from clouds, common in the Amazon region. The objective is to automate the detection of signs of deforestation in the forest, in order to reduce the response time of the competent authorities. The accuracy of the developed model reached a value close to 90%.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2021.
Licença: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.
Aparece na Coleção:Engenharia Aeroespacial



Todos os itens na BDM estão protegidos por copyright. Todos os direitos reservados.