MAPEAMENTO DE RESERVATÓRIOS DE BARRAGENS COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E SENSORIAMENTO REMOTO

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Eloiza Marques
Orientador(a): Jose Marcato Junior
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/11079
Resumo: The management of dam safety is crucial for disaster prevention and the preservation of water resources. In the state of Mato Grosso do Sul, the Institute of Environment of Mato Grosso do Sul (Imasul) plays a key role in overseeing these structures, following the guidelines of the National Policy on Dam Safety (PNSB) and utilizing the National Information System on Dam Safety (SNISB) for the monitoring and classification of dams. This study evaluates Imasul's performance within the SNISB context and analyzes the effectiveness of image segmentation models, such as Segformer and DeepLabV3+, for mapping dam reservoirs. The research compares the results of both models, highlighting the superiority of the Segformer, which showed better performance metrics, such as precision, sensitivity, and accuracy. The findings reveal the potential of artificial intelligence and remote sensing in environmental monitoring, providing more accurate tools for dam management and safety