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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: SEMANTIC SEGMENTATION IN DEFORESTATION AREAS Autor: THIAGO MATHEUS BRUNO DA SILVA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RAUL QUEIROZ FEITOSA - ADVISOR
MABEL XIMENA ORTEGA ADARME - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 56551
Catalogação: 13/12/2021 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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=56551@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56551@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.56551
Resumo:
Título: SEMANTIC SEGMENTATION IN DEFORESTATION AREAS Autor: THIAGO MATHEUS BRUNO DA SILVA
MABEL XIMENA ORTEGA ADARME - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 56551
Catalogação: 13/12/2021 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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=56551@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56551@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.56551
Resumo:
Deforestation is of no doubt an hugely important problem, which affects directly some destructive
phenomena such as biodiversity reduction, climate change among other destructive phenomena.
Therefore, is of tremendously importance to detect early deforestation. Motivated by this
problem, this work proposes an new method for automatic deforestation detection, based on semantic
segmentation, using ResUnet-a multitasking with a new Semi-Supervised Change vector analysis
(CVA) task. The objective of this work is to study the contribution of CVA to our change detection
problem and compare its relevance with the other tasks. Besides, we want observe the different
choices of threshold used on the whole training and its impact on final main segmentation task. The
method was evaluated in a region of the Brazilian Legal Amazon. In our experiments were used two
images of Landsat 8 acquired in 2018 and 2019 which were concatenated on the input.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
