Otimização de processos ambientais e florestais usando sensoriamento remoto e aprendizagem de máquina
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Relatório |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFAM |
Texto Completo: | http://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/5165 |
Resumo: | Este projeto de pesquisa é a continuação do projeto PIBIT PIT-E/0023/2014, do Programa de Iniciação Científica 2014/2015, do CNPq e da UFAM, do qual o presente aluno é bolsista. No PIBIT, está sendo desenvolvida uma ferramenta computacional para a determinação do DAP (Diâmetro da Altura do Peito), através de uma fotografia digital, que envolve conceitos de geometria computacional, processamento de imagens e fotogrametria, de tal forma que possa agilizar o processo de inventário florestal realizado em campo, que também pode compor um sistema computacional de todo o processo. Deste modo, a proposição deste PIBIC dará continuação ao estudo técnico-científico iniciado, onde agora, objetiva-se estudar modelos teóricos de otimização combinatória aplicados ao entendimento de sistemas ambientais e florestais, através da aplicação de técnicas de sensoriamento remoto e de aprendizagem de máquina. Um dos pontos é tentar otimizar o processo de detecção de clareiras (por desmatamento, fenômenos físicos ou geológicos) em imagens de satélite, radar e de LiDAR, utilizando tal ferramental teórico. |
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Otimização de processos ambientais e florestais usando sensoriamento remoto e aprendizagem de máquinaAlgoritmosComplexidade computacionalTeoria dos grafosCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOEste projeto de pesquisa é a continuação do projeto PIBIT PIT-E/0023/2014, do Programa de Iniciação Científica 2014/2015, do CNPq e da UFAM, do qual o presente aluno é bolsista. No PIBIT, está sendo desenvolvida uma ferramenta computacional para a determinação do DAP (Diâmetro da Altura do Peito), através de uma fotografia digital, que envolve conceitos de geometria computacional, processamento de imagens e fotogrametria, de tal forma que possa agilizar o processo de inventário florestal realizado em campo, que também pode compor um sistema computacional de todo o processo. Deste modo, a proposição deste PIBIC dará continuação ao estudo técnico-científico iniciado, onde agora, objetiva-se estudar modelos teóricos de otimização combinatória aplicados ao entendimento de sistemas ambientais e florestais, através da aplicação de técnicas de sensoriamento remoto e de aprendizagem de máquina. Um dos pontos é tentar otimizar o processo de detecção de clareiras (por desmatamento, fenômenos físicos ou geológicos) em imagens de satélite, radar e de LiDAR, utilizando tal ferramental teórico.CNPQUniversidade Federal do AmazonasBrasilCiências da ComputaçãoInstituto de Ciências ExatasPROGRAMA PIBIC 2015UFAMRosiane de Freitas RodriguesMário Damhur Moraes Müller2017-05-29T18:34:03Z2017-05-29T18:34:03Z2016-07-31info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/reporthttp://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/5165application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2021-11-11T03:54:41Zoai:localhost:prefix/5165Repositório InstitucionalPUBhttp://riu.ufam.edu.br/oai/requestopendoar:2021-11-11T03:54:41Repositório Institucional da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false |
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Este projeto de pesquisa é a continuação do projeto PIBIT PIT-E/0023/2014, do Programa de Iniciação Científica 2014/2015, do CNPq e da UFAM, do qual o presente aluno é bolsista. No PIBIT, está sendo desenvolvida uma ferramenta computacional para a determinação do DAP (Diâmetro da Altura do Peito), através de uma fotografia digital, que envolve conceitos de geometria computacional, processamento de imagens e fotogrametria, de tal forma que possa agilizar o processo de inventário florestal realizado em campo, que também pode compor um sistema computacional de todo o processo. Deste modo, a proposição deste PIBIC dará continuação ao estudo técnico-científico iniciado, onde agora, objetiva-se estudar modelos teóricos de otimização combinatória aplicados ao entendimento de sistemas ambientais e florestais, através da aplicação de técnicas de sensoriamento remoto e de aprendizagem de máquina. Um dos pontos é tentar otimizar o processo de detecção de clareiras (por desmatamento, fenômenos físicos ou geológicos) em imagens de satélite, radar e de LiDAR, utilizando tal ferramental teórico. |
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