Avaliação da invasão de Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) em florestas ripárias usando algoritmos de aprendizagem de máquina e imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT)
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13378 |
Resumo: | The riparian zones have undergone great changes due to anthropic activities, among them, the introduction of invasive species. The invasions monitoring in these areas can be complex due to flooded environments and often not reachable, such as the case of monitoring invasions of the species Hedychium coronarium. In this study, a low-cost and easy-to-use integrated methodology for early detection and mapping of this species was proposed, using a technology with the capacity to provide high temporal and spatial resolution data. Two distinct areas were chosen where the images were captured (visible RGB light spectrum) at two times of the year by an unmanned aerial vehicle (UAV). The generated images were classified using machine learning algorithms present in the Dzetsaka ML plugin: the Gaussian Mixture Model, K-Nearest Neighbors and Random Forest. To compare the efficiency of the classifiers according to the form of sampling, different types were used, varying the size of the polygons (6-8 m2 and 12-16 m2) and the number of classes (5 and 8 classes). Classified in 5 classes, with a Kappa index of 78.8% and 80% in June and November, respectively, in the first area and a Kappa index of 72.6% in the second area. The best time for the classification of images was the month of November, possibly due to the better distinction between species and vegetation. We demonstrate promising results in the creation of maps of invaded areas using an adopted methodology, which can subsidize dynamic geospatial models to identify distribution patterns of the studied species and the damage caused. It is also possible to subsidize studies on other invasive species. |
id |
SCAR_b5b13bfe89a275fd538fdfc18e761984 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/13378 |
network_acronym_str |
SCAR |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFSCAR |
repository_id_str |
4322 |
spelling |
Arantes, Janaina GorethMatos, Dalva Maria da Silvahttp://lattes.cnpq.br/4728734263109138http://lattes.cnpq.br/368007560832164385b0f744-fd5a-42aa-9345-9d5849c6a51d2020-10-27T10:09:46Z2020-10-27T10:09:46Z2020-08-28ARANTES, Janaina Goreth. Avaliação da invasão de Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) em florestas ripárias usando algoritmos de aprendizagem de máquina e imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT). 2020. Dissertação (Mestrado em Ecologia e Recursos Naturais) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13378.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13378The riparian zones have undergone great changes due to anthropic activities, among them, the introduction of invasive species. The invasions monitoring in these areas can be complex due to flooded environments and often not reachable, such as the case of monitoring invasions of the species Hedychium coronarium. In this study, a low-cost and easy-to-use integrated methodology for early detection and mapping of this species was proposed, using a technology with the capacity to provide high temporal and spatial resolution data. Two distinct areas were chosen where the images were captured (visible RGB light spectrum) at two times of the year by an unmanned aerial vehicle (UAV). The generated images were classified using machine learning algorithms present in the Dzetsaka ML plugin: the Gaussian Mixture Model, K-Nearest Neighbors and Random Forest. To compare the efficiency of the classifiers according to the form of sampling, different types were used, varying the size of the polygons (6-8 m2 and 12-16 m2) and the number of classes (5 and 8 classes). Classified in 5 classes, with a Kappa index of 78.8% and 80% in June and November, respectively, in the first area and a Kappa index of 72.6% in the second area. The best time for the classification of images was the month of November, possibly due to the better distinction between species and vegetation. We demonstrate promising results in the creation of maps of invaded areas using an adopted methodology, which can subsidize dynamic geospatial models to identify distribution patterns of the studied species and the damage caused. It is also possible to subsidize studies on other invasive species.As zonas ripárias têm sofrido grandes alterações por atividades antrópicas, dentre elas, a introdução de espécies invasoras. O monitoramento das invasões nestas áreas pode ser complexo por serem ambientes alagados e muitas vezes pouco acessíveis, como o caso do monitoramento das invasões da espécie Hedychium coronarium. Neste estudo foi proposta uma metodologia integrada de baixo custo e de fácil aplicação para a detecção precoce e mapeamento desta espécie, por meio de uma tecnologia com a capacidade de prover dados de alta resolução temporal e espacial. Foram escolhidas duas áreas distintas onde imagens foram capturadas (espectro de luz visível RGB) em duas épocas do ano por um veículo aéreo não tripulado (VANT). As imagens geradas foram classificadas utilizando-se algoritmos de aprendizagem de máquina presentes no plugin Dzetsaka ML: o Gaussian Mixture Model, K-Nearest Neighbors and Random Forest. Para comparar a eficiência dos classificadores em função da forma de amostragem, foram empregados diferentes tipos de amostras, variando o tamanho dos polígonos (6-8m2 e 12-16m2) e o número de classes (5 e 8 classes). A avaliação da acurácia da classificação demonstrou que a melhor performance foi para o algoritmo K-Nearest Neighbors nas amostras classificadas em 5 classes, com um índice Kappa de 78,8% e 80% em junho e novembro, respectivamente, na primeira área e um índice Kappa de 72,6% na segunda área. A melhor época para a classificação das imagens foi o mês de Novembro, possivelmente devido à melhor distinção entre a espécie e a vegetação. Demonstramos resultados promissores na criação de mapas de áreas invadidas utilizando a metodologia adotada, podendo subsidiar modelos dinâmicos geoespaciais para a identificação de padrões de distribuição da espécie estudada e dos danos causados. É possível também subsidiar estudos semelhantes sobre outras espécies invasoras.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)CNPq: 159303/2018-4engUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ecologia e Recursos Naturais - PPGERNUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessPlantas invasorasUAVMapeamentoInvasive plantsMappingCIENCIAS BIOLOGICAS::ECOLOGIA::ECOLOGIA APLICADAAvaliação da invasão de Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) em florestas ripárias usando algoritmos de aprendizagem de máquina e imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT)Assessment of Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) invasion in riparian forests using machine learning algorithms and unmanned aerial vehicle (UAV) imagesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis6007a13cc4a-9e63-4c49-9f74-b35afa1558d3reponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALDissertacaoJanaina_A.pdfDissertacaoJanaina_A.pdfapplication/pdf3201146https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/1/DissertacaoJanaina_A.pdffe8e73ae3ff7d22cdb15118d7d7d2dd6MD51Carta comprovante modelo atual julho 2020.pdfCarta comprovante modelo atual julho 2020.pdfapplication/pdf189998https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/2/Carta%20comprovante%20modelo%20atual%20julho%202020.pdf528571a594daed9182523e09843db365MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/3/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD53TEXTDissertacaoJanaina_A.pdf.txtDissertacaoJanaina_A.pdf.txtExtracted texttext/plain119401https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/4/DissertacaoJanaina_A.pdf.txte71e38d838e02572b3d920eea19b8bc1MD54Carta comprovante modelo atual julho 2020.pdf.txtCarta comprovante modelo atual julho 2020.pdf.txtExtracted texttext/plain1633https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/6/Carta%20comprovante%20modelo%20atual%20julho%202020.pdf.txtbe1027ce2b8c4210d1268e79c3c424feMD56THUMBNAILDissertacaoJanaina_A.pdf.jpgDissertacaoJanaina_A.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5670https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/5/DissertacaoJanaina_A.pdf.jpg21fc2b8a31dc5ac6f1415fb28191b723MD55Carta comprovante modelo atual julho 2020.pdf.jpgCarta comprovante modelo atual julho 2020.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg14122https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/7/Carta%20comprovante%20modelo%20atual%20julho%202020.pdf.jpgacdfb5807ff3267cd997e16da384c757MD57ufscar/133782023-09-18 18:32:03.377oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/13378Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:03Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
dc.title.por.fl_str_mv |
Avaliação da invasão de Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) em florestas ripárias usando algoritmos de aprendizagem de máquina e imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT) |
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv |
Assessment of Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) invasion in riparian forests using machine learning algorithms and unmanned aerial vehicle (UAV) images |
title |
Avaliação da invasão de Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) em florestas ripárias usando algoritmos de aprendizagem de máquina e imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT) |
spellingShingle |
Avaliação da invasão de Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) em florestas ripárias usando algoritmos de aprendizagem de máquina e imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT) Arantes, Janaina Goreth Plantas invasoras UAV Mapeamento Invasive plants Mapping CIENCIAS BIOLOGICAS::ECOLOGIA::ECOLOGIA APLICADA |
title_short |
Avaliação da invasão de Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) em florestas ripárias usando algoritmos de aprendizagem de máquina e imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT) |
title_full |
Avaliação da invasão de Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) em florestas ripárias usando algoritmos de aprendizagem de máquina e imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT) |
title_fullStr |
Avaliação da invasão de Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) em florestas ripárias usando algoritmos de aprendizagem de máquina e imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT) |
title_full_unstemmed |
Avaliação da invasão de Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) em florestas ripárias usando algoritmos de aprendizagem de máquina e imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT) |
title_sort |
Avaliação da invasão de Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) em florestas ripárias usando algoritmos de aprendizagem de máquina e imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT) |
author |
Arantes, Janaina Goreth |
author_facet |
Arantes, Janaina Goreth |
author_role |
author |
dc.contributor.authorlattes.por.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/3680075608321643 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Arantes, Janaina Goreth |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Matos, Dalva Maria da Silva |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/4728734263109138 |
dc.contributor.authorID.fl_str_mv |
85b0f744-fd5a-42aa-9345-9d5849c6a51d |
contributor_str_mv |
Matos, Dalva Maria da Silva |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Plantas invasoras UAV Mapeamento |
topic |
Plantas invasoras UAV Mapeamento Invasive plants Mapping CIENCIAS BIOLOGICAS::ECOLOGIA::ECOLOGIA APLICADA |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Invasive plants Mapping |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CIENCIAS BIOLOGICAS::ECOLOGIA::ECOLOGIA APLICADA |
description |
The riparian zones have undergone great changes due to anthropic activities, among them, the introduction of invasive species. The invasions monitoring in these areas can be complex due to flooded environments and often not reachable, such as the case of monitoring invasions of the species Hedychium coronarium. In this study, a low-cost and easy-to-use integrated methodology for early detection and mapping of this species was proposed, using a technology with the capacity to provide high temporal and spatial resolution data. Two distinct areas were chosen where the images were captured (visible RGB light spectrum) at two times of the year by an unmanned aerial vehicle (UAV). The generated images were classified using machine learning algorithms present in the Dzetsaka ML plugin: the Gaussian Mixture Model, K-Nearest Neighbors and Random Forest. To compare the efficiency of the classifiers according to the form of sampling, different types were used, varying the size of the polygons (6-8 m2 and 12-16 m2) and the number of classes (5 and 8 classes). Classified in 5 classes, with a Kappa index of 78.8% and 80% in June and November, respectively, in the first area and a Kappa index of 72.6% in the second area. The best time for the classification of images was the month of November, possibly due to the better distinction between species and vegetation. We demonstrate promising results in the creation of maps of invaded areas using an adopted methodology, which can subsidize dynamic geospatial models to identify distribution patterns of the studied species and the damage caused. It is also possible to subsidize studies on other invasive species. |
publishDate |
2020 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2020-10-27T10:09:46Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2020-10-27T10:09:46Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2020-08-28 |
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.citation.fl_str_mv |
ARANTES, Janaina Goreth. Avaliação da invasão de Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) em florestas ripárias usando algoritmos de aprendizagem de máquina e imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT). 2020. Dissertação (Mestrado em Ecologia e Recursos Naturais) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13378. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13378 |
identifier_str_mv |
ARANTES, Janaina Goreth. Avaliação da invasão de Hedychium coronarium J. König (Zingiberaceae) em florestas ripárias usando algoritmos de aprendizagem de máquina e imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT). 2020. Dissertação (Mestrado em Ecologia e Recursos Naturais) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13378. |
url |
https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13378 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.relation.confidence.fl_str_mv |
600 |
dc.relation.authority.fl_str_mv |
7a13cc4a-9e63-4c49-9f74-b35afa1558d3 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de São Carlos Câmpus São Carlos |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Ecologia e Recursos Naturais - PPGERN |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFSCar |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de São Carlos Câmpus São Carlos |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFSCAR instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) instacron:UFSCAR |
instname_str |
Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) |
instacron_str |
UFSCAR |
institution |
UFSCAR |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFSCAR |
collection |
Repositório Institucional da UFSCAR |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/1/DissertacaoJanaina_A.pdf https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/2/Carta%20comprovante%20modelo%20atual%20julho%202020.pdf https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/3/license_rdf https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/4/DissertacaoJanaina_A.pdf.txt https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/6/Carta%20comprovante%20modelo%20atual%20julho%202020.pdf.txt https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/5/DissertacaoJanaina_A.pdf.jpg https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13378/7/Carta%20comprovante%20modelo%20atual%20julho%202020.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
fe8e73ae3ff7d22cdb15118d7d7d2dd6 528571a594daed9182523e09843db365 e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 e71e38d838e02572b3d920eea19b8bc1 be1027ce2b8c4210d1268e79c3c424fe 21fc2b8a31dc5ac6f1415fb28191b723 acdfb5807ff3267cd997e16da384c757 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1802136381737140224 |