ForestVISION - Forest Floral Species Classification and Clustering
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.6/14030 |
Resumo: | This work aims to solve one of the many tasks responsible for management and monitoring of forests, specifically around Portugal. The task is to classify different species present in the Portugal flora. With the use of artificial intelligence, we were able to successfully distinguish different species present within the images provided. A data set was also created from scratch since there was no public available information regarding the different species around Portugal. Two data sets were created although one of them did not meet the expected results and gave us a lot of problems. However the expected 8 band imagery data set gave us acceptable results. In this thesis, all the steps will be covered with great detail along the chapters, from the build up of the data sets to the real testing of each model tested. We made sure to study the most recent technology and therefore explore the Transformers that have been raising awareness in the Computer Vision field for their characteristics. There is also some ideas for a future development of the respective work, since there can still be some exploration to be made to complete this work. |
id |
RCAP_6917e3e6a62b38c6dfb4eabc0b1f2d67 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ubibliorum.ubi.pt:10400.6/14030 |
network_acronym_str |
RCAP |
network_name_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository_id_str |
7160 |
spelling |
ForestVISION - Forest Floral Species Classification and ClusteringAprendizagem AutomáticaInteligência ArtificialPré-Processamento de Data SetsProblema de ClassificaçãoSegmentação SemânticaDomínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaThis work aims to solve one of the many tasks responsible for management and monitoring of forests, specifically around Portugal. The task is to classify different species present in the Portugal flora. With the use of artificial intelligence, we were able to successfully distinguish different species present within the images provided. A data set was also created from scratch since there was no public available information regarding the different species around Portugal. Two data sets were created although one of them did not meet the expected results and gave us a lot of problems. However the expected 8 band imagery data set gave us acceptable results. In this thesis, all the steps will be covered with great detail along the chapters, from the build up of the data sets to the real testing of each model tested. We made sure to study the most recent technology and therefore explore the Transformers that have been raising awareness in the Computer Vision field for their characteristics. There is also some ideas for a future development of the respective work, since there can still be some exploration to be made to complete this work.Este trabalho tem como objetivo resolver uma das muitas tarefas relacionadas com a gestão e monitorização de florestas, especificamente em Portugal. A tarefa consiste em classificar diferentes espécies presentes na flora de Portugal. Com a utilização de inteligência artificial, conseguimos distinguir com sucesso diferentes espécies presentes nas imagens fornecidas. Um conjunto de dados também foi criado a partir do zero, uma vez que não havia informações públicas disponíveis sobre as diferentes espécies em Portugal. Foram criados dois conjuntos de dados, embora um deles não tenha atingido os resultados esperados e tenha causado muitos problemas. No entanto, o conjunto de dados de imagens de 8 bandas esperado produziu resultados aceitáveis. Nesta tese, todos os passos serão abordados em grande detalhe ao longo dos capítulos, desde a criação dos conjuntos de dados até aos testes reais de cada modelo testado. Certificamonos de estudar a tecnologia mais recente e, portanto, exploramos os Transformadores que têm chamado a atenção no campo da Visão por Computador devido às suas características. Há também algumas ideias para o desenvolvimento futuro deste trabalho, uma vez que ainda há espaço para exploração adicional para completar este trabalho.Alexandre, Luis Filipe Barbosa de AlmeidaAbreu, António José MarquesuBibliorumDomingos, Gonçalo Gomes2024-01-15T14:23:51Z2023-11-152023-10-092023-11-15T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.6/14030TID:203460456enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-01-17T03:48:41Zoai:ubibliorum.ubi.pt:10400.6/14030Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T01:45:07.289893Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
ForestVISION - Forest Floral Species Classification and Clustering |
title |
ForestVISION - Forest Floral Species Classification and Clustering |
spellingShingle |
ForestVISION - Forest Floral Species Classification and Clustering Domingos, Gonçalo Gomes Aprendizagem Automática Inteligência Artificial Pré-Processamento de Data Sets Problema de Classificação Segmentação Semântica Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática |
title_short |
ForestVISION - Forest Floral Species Classification and Clustering |
title_full |
ForestVISION - Forest Floral Species Classification and Clustering |
title_fullStr |
ForestVISION - Forest Floral Species Classification and Clustering |
title_full_unstemmed |
ForestVISION - Forest Floral Species Classification and Clustering |
title_sort |
ForestVISION - Forest Floral Species Classification and Clustering |
author |
Domingos, Gonçalo Gomes |
author_facet |
Domingos, Gonçalo Gomes |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Alexandre, Luis Filipe Barbosa de Almeida Abreu, António José Marques uBibliorum |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Domingos, Gonçalo Gomes |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Aprendizagem Automática Inteligência Artificial Pré-Processamento de Data Sets Problema de Classificação Segmentação Semântica Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática |
topic |
Aprendizagem Automática Inteligência Artificial Pré-Processamento de Data Sets Problema de Classificação Segmentação Semântica Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática |
description |
This work aims to solve one of the many tasks responsible for management and monitoring of forests, specifically around Portugal. The task is to classify different species present in the Portugal flora. With the use of artificial intelligence, we were able to successfully distinguish different species present within the images provided. A data set was also created from scratch since there was no public available information regarding the different species around Portugal. Two data sets were created although one of them did not meet the expected results and gave us a lot of problems. However the expected 8 band imagery data set gave us acceptable results. In this thesis, all the steps will be covered with great detail along the chapters, from the build up of the data sets to the real testing of each model tested. We made sure to study the most recent technology and therefore explore the Transformers that have been raising awareness in the Computer Vision field for their characteristics. There is also some ideas for a future development of the respective work, since there can still be some exploration to be made to complete this work. |
publishDate |
2023 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2023-11-15 2023-10-09 2023-11-15T00:00:00Z 2024-01-15T14:23:51Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10400.6/14030 TID:203460456 |
url |
http://hdl.handle.net/10400.6/14030 |
identifier_str_mv |
TID:203460456 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação instacron:RCAAP |
instname_str |
Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
instacron_str |
RCAAP |
institution |
RCAAP |
reponame_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
collection |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1799136947167297536 |