Brasil | 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

dc.contributorLuis Marcelo Tavares de Carvalho
dc.contributorNAO_INFORMADO
dc.contributorNAO_INFORMADO
dc.contributorNAO_INFORMADO
dc.contributorDione Richer Momolli
dc.contributorNAO_INFORMADO
dc.contributorIsabela Braga Belchior
dc.contributorNAO_INFORMADO
dc.contributorNAO_INFORMADO
dc.contributorNAO_INFORMADO
dc.contributorNAO_INFORMADO
dc.contributorNAO_INFORMADO
dc.contributorNAO_INFORMADO
dc.contributorNAO_INFORMADO
dc.creatorErik Marciano Fernandes
dc.date2020-11-03T18:54:28Z
dc.date2020-11-03T18:54:28Z
dc.date2019-12-06
dc.date2019-12-05
dc.date.accessioned2023-09-28T19:59:02Z
dc.date.available2023-09-28T19:59:02Z
dc.identifierFernandes, 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.
dc.identifierhttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/44646
dc.identifierhttp://sip.prg.ufla.br/arquivos/php/bibliotecas/repositorio/download_documento/20192_201310952
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9041634
dc.descriptionO 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.
dc.descriptionNAO_INFORMADO
dc.languagePortuguês
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Lavras
dc.publisherUFLA
dc.publisherBrasil
dc.rightsAcesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br
dc.rightsrepositorio.ufla.br
dc.rightsErik Marciano Fernandes e Universidade Federal de Lavras
dc.rightsLicença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras
dc.titleCLASSIFICAÇÃO BASEADA EM OBJETOS PARA IDENTIFICAÇÃO DA PERMEABILIDADE DA SUPERFÍCIE USANDO IMAGENS DE ALTÍSSIMA RESOLUÇÃO OBTIDAS DE VEÍCULOS AÉREOS NÃO-TRIPULADOS
dc.titleCLASSIFICAÇÃO BASEADA EM OBJETOS PARA IDENTIFICAÇÃO DA PERMEABILIDADE DA SUPERFÍCIE USANDO IMAGENS DE ALTÍSSIMA RESOLUÇÃO OBTIDAS DE VEÍCULOS AÉREOS NÃO-TRIPULADOS
dc.titleOBJECT-BASED CLASSIFICATION FOR IDENTIFYING SURFACE PERMEABILITY USING HIGH RESOLUTION IMAGERY OBTAINED FROM UNMANNED AIRCRAFT SYSTEMS
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso


Este ítem pertenece a la siguiente institución