TRABALHOS DE FIM DE CURSO @PUC-Rio
| Título: | SEGMENTAÇÃO SEMÂNTICA DE ÁREAS DE DESMATAMENTO NA AMAZÔNIA A PARTIR DE IMAGENS ORBITAIS | ||||||||||||
| Autor(es): |
THIAGO MATHEUS BRUNO DA SILVA |
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| Colaborador(es): |
RAUL QUEIROZ FEITOSA - Orientador MABEL XIMENA ORTEGA ADARME - Coorientador |
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| Catalogação: | 13/DEZ/2021 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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| Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TRABALHO DE FIM DE CURSO | ||||||||||
| Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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| Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=56551@1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=56551@2 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.56551 | ||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||
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Desmatamento é sem dúvida um enorme problema que afeta diretamente alguns desastres climáticos
como a redução de biodiversidade, mudanças climáticas, entre outros. Portanto, é de tremenda
importância detectar desmatamento recente. Motivado por este problema, este trabalho
propõe um novo método para detecção automática de desmatamento baseado em segmentação semântica,
utilizando a rede multitarefa ResUnet-a com uma nova tarefa semi-supervisionada baseado
no algoritmo de Change Vector Analysis (CVA). O objetivo deste trabalho é estudar a contribuição
do CVA no nosso problema de detecção de mudanças e comparar sua relevância com as outras tarefas.
ALém disso, queremos observar as diferenças escolhas de threshold para o CVA usadas no
treinamentoe seu impacto na tarefa principal de segmentação semântica. O método foi avaliado na
Amazônia Legal, no Brasil. Nos nossos experimentos foram usados duas imagens do satélite Landsat
8, adquiridas em 2018 e 2019 as quais foram concatenadas na entrada da rede neural.
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