Utilização de inteligência artificial para a detecção de plantações em imagens de satélite
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Manancial - Repositório Digital da UFSM |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/28173 |
Resumo: | Loss identification is one of the main challenges for electric utility companies today. The loss factor in Brazil was approximately 14% in 2018, where 6.6% are non-technical losses totaling a cost of almost R$5 billion per year. This work proposes the location of thefts in the electrical network using satellite images. For this, Deep Learning models are used to identify rice crops and later this data feeds another artificial intelligence algorithm that analyzes whether such consumer unit is generating non-technical losses. This work, therefore, proposes the use of the topology proposed by (??) for the classification of plantations in the Uruguaiana region in Rio Grande do Sul. Sentinel-2 satellite images were acquired by the (ESA, 2021) platform, processed and used as input to the neural network. In addition, they were also used for the creation of the labels, through the use of the Maximum Likelihood method combined with the visual inspection of a professional. After training the neural network for 30 epochs, we found a loss function close to 0.3 in the test dataset, an accuracy of 90% and a Jaccard Index of 68.84%. Through the application of this Deep Learning model, it was possible to detect and classify the plantations, to then cross-reference with data from the electrical network to identify possible cases of losses. |
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Utilização de inteligência artificial para a detecção de plantações em imagens de satéliteUse of artificial intelligence to detect crop types in satellite imagesDetecção de plantaçõesRedes neuraisSentinel-2U-NetVisão computacionalCrop type detectionNeural networksSentinel-2Computer visionCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICALoss identification is one of the main challenges for electric utility companies today. The loss factor in Brazil was approximately 14% in 2018, where 6.6% are non-technical losses totaling a cost of almost R$5 billion per year. This work proposes the location of thefts in the electrical network using satellite images. For this, Deep Learning models are used to identify rice crops and later this data feeds another artificial intelligence algorithm that analyzes whether such consumer unit is generating non-technical losses. This work, therefore, proposes the use of the topology proposed by (??) for the classification of plantations in the Uruguaiana region in Rio Grande do Sul. Sentinel-2 satellite images were acquired by the (ESA, 2021) platform, processed and used as input to the neural network. In addition, they were also used for the creation of the labels, through the use of the Maximum Likelihood method combined with the visual inspection of a professional. After training the neural network for 30 epochs, we found a loss function close to 0.3 in the test dataset, an accuracy of 90% and a Jaccard Index of 68.84%. Through the application of this Deep Learning model, it was possible to detect and classify the plantations, to then cross-reference with data from the electrical network to identify possible cases of losses.A identificação de perdas é um dos principais desafios da concessionários hoje em dia. O fator de perdas no Brasil foi de aproximadamente 14% em 2018, onde 6,6% são perdas não técnicas totalizando um custo de quase R$ 5 bilhões ao ano. Esse trabalho propõe a localização de furtos na rede elétrica utilizando imagens de satélite. Para isso são utilizados modelos de Aprendizagem Profundo na identificação de cultivos de arroz e posteriormente esse dado alimenta outro algoritmo de inteligência artificial que analisa se tal unidade consumidora está gerando perdas não-técnicas. Esse trabalho, portanto, propõe a utilização da topologia proposta por (RONNEBERGER; FISCHER; BROX, 2015) para a classificação de plantações na região de Uruguaiana no Rio Grande do Sul. Imagens do satélite Sentinel-2 foram adquiridas pela plataforma (ESA, 2021), processadas e utilizadas como entrada da rede neural. Além disso também foram utilizadas para a criação dos rótulos, através da utilização do método de Máxima Verosimilhança aliado a inspeção visual de um profissional. Após treinar a rede neural por 30 epochs, foi encontrada uma função de perda próxima a 0.3 no dataset de teste, uma precisão de 90% e um Índice de Jaccard de 68,84%. Através da aplicação desse modelo de Aprendizagem Profunda, foi possível detectar e classificar as plantações, para então cruzar com dados da rede elétrica para identificar possíveis casos de perdas.Universidade Federal de Santa MariaBrasilEngenharia ElétricaUFSMPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaCentro de TecnologiaBernardon, Daniel Pinheirohttp://lattes.cnpq.br/6004612278397270Garcia, Vinícius JacquesFigueiredo, Rodrigo Marques deJacques, Matheus Mello2023-03-13T16:18:38Z2023-03-13T16:18:38Z2022-11-16info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/28173porAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2023-03-13T16:18:38Zoai:repositorio.ufsm.br:1/28173Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2023-03-13T16:18:38Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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