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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorFAVAN, João Ricardo-
dc.contributor.authorMEDEIROS, Iago Nogueira-
dc.contributor.authorTSEN, Jonathan Martinez-
dc.date.accessioned2021-12-17T17:11:56Z-
dc.date.available2021-12-17T17:11:56Z-
dc.date.issued2021-11-17-
dc.identifier.citationMEDEIROS, Iago Nogueira; TSEN, Jonathan Martinez. Deep learning para identificação e classificação em imagens de manguezais, 2021. Trabalho de conclusão de curso (Curso Superior de Tecnologia em Bigdata no Agronegócio) - Faculdade de Tecnologia FATEC Shunji Nishimura (Pompéia), Pompéia, 2021pt_BR
dc.identifier.urihttp://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/6474-
dc.description.abstractAs imagens de satélite podem fornecer muitas informações das superfícies terrestres em grande escala em um curto espaço de tempo. Com a evolução e o desenvolvimento de sensores que fornecem imagens de satélite, a resolução das imagens é aprimorada. Com isso, os manguezais estão entre os ecossistemas mais produtivos existentes, com muitos benefícios ecológicos. Portanto, o mapeamento preciso do desmatamento de ecossistemas de mangue é crucial para a proteção, conservação e planejamento de reflorestamento desses valiosos recursos naturais. O objetivo deste estudo foi identificar e classificar classes de manguezais em diferentes locais com a utilização do Deep Learning. Para tanto, foram coletadas 420 imagens divididas em três classes através do Google Maps de 5 países: Brasil, Índia, Austrália, África e os Estados Unidos. A abordagem proposta depende de um fluxo de trabalho direto, mas eficaz, para o mapeamento de ecossistemas de manguezais, com uma alta taxa de automação que pode ser facilmente implementada para o mapeamento frequente e preciso em outras partes do mundo. O modelo proposto apresentou o melhor desempenho de 92,50% de acuracidade no conjunto de dados selecionados. Nesse sentido, conclui-se que a abordagem proposta de identificar e classificar imagens de manguezais com a utilização de uma Deep Learning se mostrou eficiente para tal finalidade, podendo ser extensível para a classificação de outras sequências de imagens.pt_BR
dc.description.sponsorshipCurso Superior de Tecnologia em Bigdata no Agronegóciopt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisher259pt_BR
dc.subjectDeep learningpt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectSatélites artificiaispt_BR
dc.subject.otherInformação e Comunicaçãopt_BR
dc.titleDeep learning para identificação e classificação em imagens de manguezaispt_BR
dc.typeArtigo científicopt_BR
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