XINFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital
Título: MONITORAMENTO SEMIAUTOMÁTICO DO DESMATAMENTO NOS BIOMAS BRASILEIROS AMAZÔNIA E CERRADO: ESTIMATIVA DE INCERTEZA E CARACTERIZAÇÃO DE ÁREAS DE ALTA INCERTEZA Autor: JORGE ANDRES CHAMORRO MARTINEZ
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RAUL QUEIROZ FEITOSA - ORIENTADOR
GILSON ALEXANDRE OSTWALD PEDRO DA COSTA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 66029
Catalogação: 19/02/2024 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66029@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66029@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.66029
Resumo:
Título: MONITORAMENTO SEMIAUTOMÁTICO DO DESMATAMENTO NOS BIOMAS BRASILEIROS AMAZÔNIA E CERRADO: ESTIMATIVA DE INCERTEZA E CARACTERIZAÇÃO DE ÁREAS DE ALTA INCERTEZA Autor: JORGE ANDRES CHAMORRO MARTINEZ
GILSON ALEXANDRE OSTWALD PEDRO DA COSTA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 66029
Catalogação: 19/02/2024 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66029@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66029@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.66029
Resumo:
O monitoramento oficial do desmatamento na Amazônia brasileira tem dependido tradicionalmente de especialistas humanos que avaliam visualmenteas imagens de sensoriamento remoto e rotulam cada pixel individual comodesmatamento ou não desmatamento. Essa metodologia é obviamente carae demorada devido à vasta área monitorada. A razão para não utilizar métodos totalmente automáticos para a tarefa é a necessidade da maior precisãopossível nos números oficiais de desmatamento. Neste trabalho é propostauma alternativa semi-automática baseada em aprendizagem profunda, naqual uma rede neural profunda é primeiro treinada com imagens existentes e referências de anos anteriores, e empregada para realizar detecção dedesmatamento em imagens recentes. Após a inferência, a incerteza nos resultados em nível de pixel da rede é estimada e assume-se que os resultadosda classificação com baixa incerteza podem ser confiáveis. As demais regiõesde alta incerteza, que correspondem a uma pequena porcentagem da áreade teste, são então submetidas à pós-classificação, por exemplo, um procedimento de auditoria realizado visualmente por um especialista humano.Desta forma, o esforço de etiquetagem manual é bastante reduzido.Investigamos várias estratégias de estimativa de incerteza, incluindo abordagens baseadas em confiança, Monte Carlo Dropout (MCD), conjuntosprofundos e aprendizagem evidencial, e avaliamos diferentes métricas de incerteza. Além disso, conduzimos uma análise abrangente para identificar ascaracterísticas das áreas florestais que contribuem para a elevada incerteza.Ilustramos as principais conclusões da análise em 25 polígonos selecionados em quatro locais-alvo, que exemplificam causas comuns de incerteza.Os sítios-alvo estão localizados em áreas de estudo desafiadoras nos biomasbrasileiros da Amazônia e do Cerrado. Através da avaliação experimental nesses locais, demonstramos que a metodologia semi-automática proposta atinge valores impressionantes de pontuação F1 que excedem 97 por cento, aomesmo tempo que reduz a carga de trabalho de auditoria visual para apenas 3 por cento da área alvo. O código desenvolvido para este estudo está disponível emhttps://github.com/DiMorten/deforestation_uncertainty.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |