Classificação de imagens de satélite com redes neurais convolucionais
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17726 |
Resumo: | Satellite images are used in several areas, such as agribusiness, urban planning, environmental monitoring, among others. These images have a large and complex amount of data and the application of Machine Learning techniques can help in the automatic classification of the information contained in them. This article aims at the theoretical and practical development of a convolutional neural network that can classify satellite images taken from the Amazon Basin, thus being able to be used as a tool for environmental monitoring and detection of changes in the environment. To carry out this work, the Planet dataset: Understanding The Amazon from Space was used. This dataset has 40,479 images for model training and 40,479 images for testing, divided into 17 distinct categories that encompass atmospheric conditions and land use/land cover. At the end of the article, the reader will have an understanding of the theory behind convolutional neural networks from the practical presentation of a model developed and with accuracy greater than 95% in the classification of satellite images. |
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Magiri, Danilo SampaioFrança, Celso Aparecido dehttp://lattes.cnpq.br/4547836128892982http://lattes.cnpq.br/02228407655577972ad5afb8-0d14-42b8-aa93-3f0f004057eb2023-04-13T15:02:55Z2023-04-13T15:02:55Z2023-04-06MAGIRI, Danilo Sampaio. Classificação de imagens de satélite com redes neurais convolucionais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17726.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17726Satellite images are used in several areas, such as agribusiness, urban planning, environmental monitoring, among others. These images have a large and complex amount of data and the application of Machine Learning techniques can help in the automatic classification of the information contained in them. This article aims at the theoretical and practical development of a convolutional neural network that can classify satellite images taken from the Amazon Basin, thus being able to be used as a tool for environmental monitoring and detection of changes in the environment. To carry out this work, the Planet dataset: Understanding The Amazon from Space was used. This dataset has 40,479 images for model training and 40,479 images for testing, divided into 17 distinct categories that encompass atmospheric conditions and land use/land cover. At the end of the article, the reader will have an understanding of the theory behind convolutional neural networks from the practical presentation of a model developed and with accuracy greater than 95% in the classification of satellite images.As imagens de satélites são utilizadas em diversas áreas, como o agronegócio, planejamento urbano, monitoramento ambiental, entre outras. Essas imagens possuem uma grande e complexa quantidade de dados e a aplicação de técnicas de Machine Learning podem ajudar na classificação automática das informações contidas nelas. O presente artigo tem como objetivo o desenvolvimento teórico e prático de uma rede neural convolucional que possa classificar imagens de satélites retiradas da Bacia Amazônica, podendo assim ser utilizado como uma ferramenta de monitoramento ambiental e detecção de mudanças no meio ambiente. Para a realização deste trabalho foi utilizado o dataset da Planet: Understanding The Amazon from Space. Este dataset possui 40.479 imagens para o treinamento do modelo e 40.479 imagens para teste, divididas em 17 categorias distintas que englobam condições atmosféricas e uso/cobertura da terra. Ao final do artigo o leitor terá a compreensão da teoria por trás das redes neurais convolucionais a partir da apresentação prática de um modelo desenvolvido e com acurácia superior a 95% na classificação de imagens de satélite.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosEngenharia Elétrica - EEUFSCarAttribution 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessClassificação de imagensImagens de satélitesInteligência artificialAprendizado de máquinaRedes neuraisImage classificationSatellite imagesArtificial intelligenceMachine learningNeural networksCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::CIRCUITOS ELETRICOS, MAGNETICOS E ELETRONICOSClassificação de imagens de satélite com redes neurais convolucionaisClassification of satellite images with convolutional neural networksinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis60060015c1505d-b650-414f-9557-c97410e7aaedreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8913https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17726/2/license_rdf3185b4de2190c2d366d1d324db01f8b8MD52ORIGINALTCC-Danilo.pdfTCC-Danilo.pdfapplication/pdf709624https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17726/1/TCC-Danilo.pdfad8b106adcf74587ece5e4021fd1810bMD51TEXTTCC-Danilo.pdf.txtTCC-Danilo.pdf.txtExtracted texttext/plain26480https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17726/3/TCC-Danilo.pdf.txtd793f5d745e03fb187f5fe920b194c20MD53THUMBNAILTCC-Danilo.pdf.jpgTCC-Danilo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg23384https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/17726/4/TCC-Danilo.pdf.jpge2cb3e4e58fc1228544dd34959dfa6e2MD54ufscar/177262023-09-18 18:32:36.567oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/17726Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:36Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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