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Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5791
Tipo do documento: Dissertação
Título: Detecção de áreas desmatadas na porção sul do estado do amazonas, utilizando técnicas de extração de características e redes neurais artificiais
Autor: Oliveira, Joel Parente de 
Primeiro orientador: Costa Filho, Cícero Ferreira Fernandes
Primeiro coorientador: Costa, Solange dos Santos
Resumo: A realização do monitoramento do desmatamento na Amazônia é um grande desafio devido, entre outros fatores, a enorme extensão territorial. Para facilitar esse trabalho, imagens geradas a partir de sistemas de sensoriamento remoto têm sido utilizadas para realizar a detecção de regiões desmatadas. Nesse sentido, desde 1988, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais realiza o monitoramento da Floresta Amazônica por meio de imagens ópticas LANDSAT adquiridas por meio de sistemas de sensoriamento remoto. Atualmente, a metodologia adotada pelo INPE tem por base realizar a demarcação das áreas desmatadas de forma manual baseado no conhecimento de especialistas. Porém, realizar esse trabalho de maneira manual, demanda tempo e grande esforço. Na literatura, podemos encontrar diversos trabalhos que propõem realizar uma classificação automática de imagens de sensoriamento remoto. Porém, com base na revisão realizada, os trabalhos propostos não utilizam métodos de generalização ou critérios objetivos para extração de características. Este trabalho propõe uma metodologia para o estudo de áreas de desmatamento utilizando imagens ópticas LANDSAT-8/OLI obtidas por sensoriamento remoto. É proposta a associação de métodos para melhorar a generalização das redes neurais, como a parada antecipada e regularização, com técnicas de extração de características, como seleção escalar, análise de componentes principais e análise de discriminante linear. O desempenho da metodologia é avaliado utilizando medidas como precisão, sensibilidade, especificidade, área sob curva ROC. Por fim, foram calculadas métricas de similaridade, Dice e Jaccard. Os melhores resultados foram obtidos com o método de generalização parada antecipada associado à técnica de análise discriminante linear. O estudo foi realizado em três regiões do Estado do Amazonas, localizadas nos munícipios de Apuí, Humaitá e Lábrea. Além disso, a metodologia proposta foi comparada com três trabalhos da literatura que também utilizaram imagens ópticas da região amazônica.
Abstract: The monitoring of deforestation in the Amazon is a great challenge due to, among other factors, the enormous territorial extension. In this sense, images generated from remote sensing systems have been used to perform the detection of deforested regions. To facilitate this work, images generated from remote sensing systems have been used to perform the detection of deforested regions. In this sense, since 1988, the National Institute of Space Research has been monitoring the Amazon Forest through LANDSAT optical images acquired through remote sensing systems. Currently, the methodology adopted by INPE is based on the manual demarcation of deforested areas based on the knowledge of specialists. However, doing this work manually requires time and effort. In the literature, we can find several works that propose to perform an automatic classification of remote sensing images. This work proposes a methodology for the study of deforestation areas using LANDSAT-8/OLI optical images obtained by remote sensing. It is proposed the association of methods to improve the generalization of neural networks, such as early stopping and regularization, with characteristic extraction techniques, such as scalar selection, principal component analysis and linear discriminant analysis. The performance of the methodology is evaluated using measures such as precision, sensitivity, specificity, area under ROC curve. Finally, similarity metrics, Dice and Jaccard, were calculated. The best results were obtained with the early stop generalization method associated to the linear discriminant analysis technique. The study was carried out in three regions of the State of Amazonas, located in the municipalities of Apuí, Humaitá and Lábrea. In addition, the proposed methodology was compared with three papers in the literature that also used optical images from the Amazon region.
Palavras-chave: Sensoriamento Remoto
Redes Neuras Artificias
Seleção Escalar de Características
Desmatamento
Análise de Componentes Principais
Área(s) do CNPq: ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Amazonas
Sigla da instituição: UFAM
Departamento: Faculdade de Tecnologia
Programa: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Citação: OLIVEIRA, Joel Parente de. Detecção de áreas desmatadas na porção sul do estado do amazonas, utilizando técnicas de extração de características e redes neurais artificiais. 2017. 146 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2017.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5791
Data de defesa: 2-Jun-2017
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica

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