ForestVISION - Forest Floral Species Classification and Clustering

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Domingos, Gonçalo Gomes
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