Publication: Monitoramento de mudanças por Inteligência Artificial com base na análise da dinâmica espectro-temporal de imagens de Sensoriamento Remoto
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Date
Authors
Advisor
Negri, Rogério Galante
Coadvisor
Graduate program
Undergraduate course
Engenharia Ambiental - ICT
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Type
Undergraduate thesis
Access right
Acesso restrito
Abstract
As tecnologias de Sensoriamento Remoto e a Inteligência Artificial emergem com potencial para definir novas ferramentas de monitoramento ambiental a partir de sua combinação. Neste contexto, o presente trabalho propõe uma nova metodologia que explora métodos de Detecção de Anomalias aplicados a imagens de Sensoriamento Remoto para identificar as mudanças espaço-temporais sobre a superfície da Terra. O potencial da abordagem introduzida é mostrado em estudos de caso sobre a análise das mudanças da paisagem no Brasil usando os métodos One-Class Support Vector Machine e Isolation Forest aplicados sobre imagens Landsat-8 OLI, Sentinel-2 MSI e Terra MODIS para as regiões de Brumadinho e Mariana, que passaram por mudanças ambientais significativas após o colapso recente de barragens, além de uma área no município de Altamira, sujeita aos impactos de atividades antrópicas na Floresta Amazônica. A estrutura de monitoramento proposta identificou anomalias correspondentes a mudanças na superfície terrestre em diferentes resoluções espaciais, considerando índices espectrais distintos.
Description
Keywords
Sensoriamento Remoto, Aprendizado de Máquina, Detecção de anomalias, Séries temporais, Anomaly detection, Remote sensing, Machine Learning, Time series
Language
Portuguese
