Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Priscila Lopo Guimarães |
| Orientador(a): |
Jose Marcato Junior |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/4336
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Resumo: |
Este trabalho propõe o mapeamento de áreas permeáveis de uma bacia hidrográfica em Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brasil, utilizando técnicas de aprendizado de máquina e dados de sensoriamento remoto. A dissertação está organizada em três capítulos. O primeiro apresenta o mapeamento de florestas urbanas e áreas permeáveis, através do método supervisionado baseado em objetos com o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest usando imagens do Google Earth (GE) Pro. O segundo capítulo apresenta uma análise cienciométrica de deep learning para dados de sensoriamento remoto, por meio de 1.429 documentos extraídos das bases de dados Scopus e Web of Science, até o ano de 2020. E o terceiro capítulo consiste na avaliação e validação do desempenho de algoritmos de deep learning U-Net, PSPNet e Deeplabv3, utilizando imagens do Google Earth (GE) Pro do ano de 2020, permitindo, após verificação, o mapeamento de florestas urbanas e áreas permeáveis na bacia do Prosa. Os resultados obtidos nos capítulos 1 e 3 indicaram alta precisão, com F1-Score superior a 90% para mapeamento de áreas permeáveis usando métodos tradicionais de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, indicando uma excelente ferramenta para mapeamento de áreas verdes em ambientes de alta complexidade. Foi possível perceber com o estudo uma melhora considerável no mapeamento de áreas permeáveis feito pelos modelos de deep learning. A contribuição deste trabalho se dá pelo desenvolvimento de abordagens automatizadas para mapeamento de áreas permeáveis, pois representam um importante componente do ecossistema urbano, servindo como ferramenta de planejamento, monitoramento e gestão urbana adequada. Palavras-chave: aprendizado profundo, análise cienciométrica, bacia urbana, cidades sustentáveis, monitoramento ambiental |
