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dc.contributor.authorPereira, Rodolfo Luiz Cugler
dc.date.accessioned2020-08-01T12:43:24Z
dc.date.available2020-08-01T12:43:24Z
dc.date.issued2020-05-27
dc.identifier.citationPEREIRA, 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.*
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13113
dc.description.abstractForests 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.eng
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopor
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectDesmatamentopor
dc.subjectSensoriamento remotopor
dc.subjectMétodo de segmentaçãopor
dc.subjectDeforestationeng
dc.subjectRemote sensingeng
dc.subjectSegmentation methodeng
dc.titleAbordagem colaborativa para segmentação de áreas degradadas e regeneradaspor
dc.title.alternativeCollaborative framework to segment deforested and regenerated areaseng
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Felipussi, Siovani Cintra
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2119337662024862por
dc.contributor.advisor-co1Rossi, André Luis Debiaso
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5604829226181486por
dc.description.resumoAs 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.por
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-Sopor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpor
dc.publisher.addressCâmpus Sorocabapor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/3694880857782342por


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