Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Leal, Bruna Elisa Zanchetta |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-05102016-091344/
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Resumo: |
Queimadas ocorrem por todo mundo com impactos locais e/ou globais, e, para mitigar seus efeitos danosos diversas iniciativas são utilizadas. Atualmente, utiliza-se imagens provenientes do sensoriamento remoto por meio de satélites nos quais é possível um reconhecimento de focos de queimadas. Dentre os principais métodos de identificação dos focos encontra-se o método de Limites Fixos, o qual determina quais são os limites do canal de infravermelho médio para que um foco possa ser identificado. Partindo-se da premissa de que estes limites foram determinados por meio de análises empíricas sobre os dados, essa tese se propõe à elaboração de um método para identificar focos de queimadas por meio de uma lógica computacional a qual o conhecimento do especialista possa ser inserido de modo a melhorar a definição dos limites utilizados para a identificação de queimadas. Como estudo de caso, foram utilizadas imagens do satélite NOAA, o qual é o principal satélite utilizado atualmente para este propósito devido à sua resolução espaço-temporal. Os limites são definidos a partir dos dados do canal de infravermelho médio do satélite, possibilitando que a identificação dos focos possa ser aplicada em ambientes embarcados de tempo real. Os resultados mostraram que a Lógica Fuzzy em comparação com a quantidade de focos de queimadas identificados pelo algoritmo de Setzer, apresentou resultados coerentes com o esperado. |
