Abordagem colaborativa para segmentação de áreas degradadas e regeneradas
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13113 |
Resumo: | Forests have huge environmental, social and economic importance. However, over the years they have been destroyed and transformed into pastures, agricultural fields, etc. Due to the popularity of remote sensing images, specifically the images acquired by the Landsat satellite series, several studies were proposed to find, monitor and analyze deforestation rates. However, researches indicate that images with higher spatial resolutions can overcome the results. Segmentation of remote sensing images is a crucial factor to support the inspection of deforested areas. Literature has different segmentation and pattern recognition techniques that have been used to solve this problem. Furthermore, these studies show the results of hybrid segmentation methods are better than single methods. Therefore, this research proposes a collaborative framework to segment and classify deforested areas. This approach analyzes four different segmentation methods (SAVI, AM techniques, multi-scale segmentation method and the marker-controlled watershed-based segmentation method) to suggest deforested areas in the State of São Paulo, Brazil. Results were compared with real environmental infractions found by the Military Environmental Police of the State of São Paulo manually and proved to be promising. Therefore, the proposal for a collaborative approach to suggest degraded areas becomes relevant as an approach to help the inspection of deforestation by police. |
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Pereira, Rodolfo Luiz CuglerFelipussi, Siovani Cintrahttp://lattes.cnpq.br/2119337662024862Rossi, André Luis Debiasohttp://lattes.cnpq.br/5604829226181486http://lattes.cnpq.br/3694880857782342d75867ae-de45-4757-9576-4b202c7595fb2020-08-01T12:43:24Z2020-08-01T12:43:24Z2020-05-27PEREIRA, Rodolfo Luiz Cugler. Abordagem colaborativa para segmentação de áreas degradadas e regeneradas. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, Sorocaba, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13113.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13113Forests have huge environmental, social and economic importance. However, over the years they have been destroyed and transformed into pastures, agricultural fields, etc. Due to the popularity of remote sensing images, specifically the images acquired by the Landsat satellite series, several studies were proposed to find, monitor and analyze deforestation rates. However, researches indicate that images with higher spatial resolutions can overcome the results. Segmentation of remote sensing images is a crucial factor to support the inspection of deforested areas. Literature has different segmentation and pattern recognition techniques that have been used to solve this problem. Furthermore, these studies show the results of hybrid segmentation methods are better than single methods. Therefore, this research proposes a collaborative framework to segment and classify deforested areas. This approach analyzes four different segmentation methods (SAVI, AM techniques, multi-scale segmentation method and the marker-controlled watershed-based segmentation method) to suggest deforested areas in the State of São Paulo, Brazil. Results were compared with real environmental infractions found by the Military Environmental Police of the State of São Paulo manually and proved to be promising. Therefore, the proposal for a collaborative approach to suggest degraded areas becomes relevant as an approach to help the inspection of deforestation by police.As florestas exercem considerável importância ambiental, social e econômica. Ainda assim, durante muitos anos vem sendo destruídas e transformadas em pastos, campos agrícolas, entre outros. Com a popularização das imagens de sensoriamento remoto, em específico das imagens geradas pelos satélites da série Landsat, várias pesquisas foram realizadas com o objetivo de encontrar, monitorar e analisar os índices de desmatamento, entretanto, estudos indicam que imagens com resoluções maiores possibilitam a obtenção de resultados superiores. A segmentação das imagens de sensoriamento remoto é um dos fatores cruciais para apoiar a fiscalização de áreas desmatadas. A literatura contém diferentes técnicas de segmentação e de reconhecimento de padrões que têm sido utilizadas para solucionar esse problema. Além do mais, essas pesquisas evidenciam que os resultados das abordagens híbridas são promissoras em relação ao uso dos métodos separadamente. Portanto, a presente pesquisa objetiva propor uma abordagem colaborativa para segmentação e classificação de áreas desmatadas e regeneradas. Essa abordagem utiliza quatro diferentes métodos de segmentação (SAVI, técnicas de AM, método de segmentação multi-escala e o método de segmentação marker-controlled watershed-based) para sugerir áreas desmatadas no Estado de São Paulo, Brasil. Os resultados foram comparados com infrações ambientais reais autuadas pela Polícia Militar Ambiental do Estado de São Paulo de forma manual e se mostraram promissores. Sendo assim, a proposta de uma abordagem colaborativa para sugestão de áreas degradadas se torna relevante como auxílio para a fiscalização dos órgãos competentes.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus SorocabaPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-SoUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessDesmatamentoSensoriamento remotoMétodo de segmentaçãoDeforestationRemote sensingSegmentation methodCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOAbordagem colaborativa para segmentação de áreas degradadas e regeneradasCollaborative framework to segment deforested and regenerated areasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis60060099b36527-7b47-43fb-b9ae-8eb9db77ab13reponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALDissertação.pdfDissertação.pdfapplication/pdf22479899https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13113/1/Dissertac%cc%a7a%cc%83o.pdfd2603fedaa525b519b9e7e49f805289bMD51Termo de encaminhamento da versão definitiva.pdfTermo de encaminhamento da versão definitiva.pdfapplication/pdf179256https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13113/3/Termo%20de%20encaminhamento%20da%20versa%cc%83o%20definitiva.pdfe223308f79297280563b288c7029299dMD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13113/4/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD54TEXTDissertação.pdf.txtDissertação.pdf.txtExtracted texttext/plain189157https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13113/5/Dissertac%cc%a7a%cc%83o.pdf.txt9cf66d43e748fb4ce014160d9968953cMD55Termo de encaminhamento da versão definitiva.pdf.txtTermo de encaminhamento da versão definitiva.pdf.txtExtracted texttext/plain1513https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13113/7/Termo%20de%20encaminhamento%20da%20versa%cc%83o%20definitiva.pdf.txt9acd5c2dfda36f9748edb9dda61d4af5MD57THUMBNAILDissertação.pdf.jpgDissertação.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5426https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13113/6/Dissertac%cc%a7a%cc%83o.pdf.jpgbcb919cc14d5cc28adff9747c9d37b23MD56Termo de encaminhamento da versão definitiva.pdf.jpgTermo de encaminhamento da versão definitiva.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13996https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13113/8/Termo%20de%20encaminhamento%20da%20versa%cc%83o%20definitiva.pdf.jpg8b29d5fbb048de22234486b1bf89ab3cMD58ufscar/131132023-09-18 18:31:59.388oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/13113Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:59Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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