Trabalho de Conclusão de Curso
CLASSIFICAÇÃO BASEADA EM OBJETOS PARA IDENTIFICAÇÃO DA PERMEABILIDADE DA SUPERFÍCIE USANDO IMAGENS DE ALTÍSSIMA RESOLUÇÃO OBTIDAS DE VEÍCULOS AÉREOS NÃO-TRIPULADOS
CLASSIFICAÇÃO BASEADA EM OBJETOS PARA IDENTIFICAÇÃO DA PERMEABILIDADE DA SUPERFÍCIE USANDO IMAGENS DE ALTÍSSIMA RESOLUÇÃO OBTIDAS DE VEÍCULOS AÉREOS NÃO-TRIPULADOS;
OBJECT-BASED CLASSIFICATION FOR IDENTIFYING SURFACE PERMEABILITY USING HIGH RESOLUTION IMAGERY OBTAINED FROM UNMANNED AIRCRAFT SYSTEMS
Registro en:
Fernandes, E. M. CLASSIFICAÇÃO BASEADA EM OBJETOS PARA IDENTIFICAÇÃO DA PERMEABILIDADE DA SUPERFÍCIE USANDO IMAGENS DE ALTÍSSIMA RESOLUÇÃO OBTIDAS DE VEÍCULOS AÉREOS NÃO-TRIPULADOS. 2019. 37 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Florestal Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.
Autor
Erik Marciano Fernandes
Institución
Resumen
O desenvolvimento de metodologias para a avaliação de indicadores de sustentabilidade em universidades tem ganhado muito espaço, de forma que a permeabilidade das superfícies desempenha papel fundamental nessa avaliação. Ferramentas de sensoriamento remoto, somados às medidas de precisão, tem sido utilizadas para auxiliar na aquisição de informações do uso e ocupação do solo. O objetivo do presente trabalho foi comparar os algoritmos Support Vector Machine (SVM), Árvore de Decisão e Bayes para a classificação do uso e ocupação do solo da UFLA, por meio de imagens de altíssima resolução espacial obtidas por veículos aéreos não tripulados (VANT), para ser usado como indicador do GreenMetric. A área de estudo foi dividida em três classes impermeável, permeável e árvore. A maior acurácia global e índice Kappa foram apresentados pelo classificador SVM, sendo mais indicado para a classificação de superfícies impermeáveis na área de estudo. NAO_INFORMADO