Estudo de uma estratégia de aprendizado de máquina baseada na Taxonomia de Kittler para detectar anomalias e reconhecer desmatamento no meio ambiente - Coradeli, Leonardo dos Santos [UNESP] (Pró-Reitoria de Pesquisa (PROPe UNESP), 2024)
A preservação da flora desempenha um papel vital no equilíbrio ecológico e na mitigação de desastres ambientais. Com o aumento das atividades humanas que contribuem para o desmatamento, torna-se crucial o desenvolvimento de métodos eficazes de monitoramento. O monitoramento remoto, por meio de imagens de satélite e outras tecnologias, permite a detecção de anomalias, como áreas de desmatamento, em larga escala e em tempo real. A Taxonomia de Kittler [1-5], uma abordagem auxiliar ao aprendizado de máquina usada com sucesso na detecção de poluição aquática, surge como uma alternativa promissora para aplicação no monitoramento de desmatamento. Este projeto visa expandir o uso dessa técnica para a identificação de áreas desmatadas, buscando fornecer dados precisos e relevantes que possam contribuir para a conservação ambiental.
Study of a machine learning strategy based on Kittler's Taxonomy to detect anomalies and recognize deforestation in the environment
Keywords: Aprendizado de máquina; Detecção de anomalia; Desmatamento; Meio ambiente; Taxonomia de Kittler