Monitoramento de vegetação invasora através das épocas com UAV e Deep Learning
Ano de defesa: | 2022 |
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Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de São Carlos
Câmpus Sorocaba |
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Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-So
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Resumo: | Species originating from one biome are often irregularly introduced in other biomes, even if unintentionally, with the sole desire of their own consumption or for ornamental purposes. However, these species can end up becoming invasive and subjugating native vegetation. In this scenario, we have characterized biological invasion, which can cause irreversible negative impacts on biodiversity and affect economic productivity in sectors such as fisheries, forestry and agriculture. Furthermore, many species are vectors of human diseases, making biological invasions a major problem. With many closed forests, regions such as the mountains of the sea, and other places that are difficult to access, monitoring the Brazilian territory becomes very difficult and requires many resources for your care, whether human or financial. Remotely and automatically detecting invasive vegetation in large regions or areas of difficult physical access can be a very positive factor for conservation work. Through this monitoring, concrete actions can be taken in favor of the environment and irreversible damage to the ecosystem can be avoided. Making use of Deep Learning models for the detection of the invasive species Hedychium coronarium in images obtained through remote sensing, this master's project proposes a methodology for the monitoring over time of the area invaded by Hedychium coronarium in order to help specialists in answers to questions ecological |
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Camargo, Charles Pires deVivaldini, Kelen Cristiane Teixeirahttp://lattes.cnpq.br/5245409138233148http://lattes.cnpq.br/10622390068878282022-04-20T17:07:04Z2022-04-20T17:07:04Z2022-01-31CAMARGO, Charles Pires de. Monitoramento de vegetação invasora através das épocas com UAV e Deep Learning. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, Sorocaba, 2022. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15883.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15883Species originating from one biome are often irregularly introduced in other biomes, even if unintentionally, with the sole desire of their own consumption or for ornamental purposes. However, these species can end up becoming invasive and subjugating native vegetation. In this scenario, we have characterized biological invasion, which can cause irreversible negative impacts on biodiversity and affect economic productivity in sectors such as fisheries, forestry and agriculture. Furthermore, many species are vectors of human diseases, making biological invasions a major problem. With many closed forests, regions such as the mountains of the sea, and other places that are difficult to access, monitoring the Brazilian territory becomes very difficult and requires many resources for your care, whether human or financial. Remotely and automatically detecting invasive vegetation in large regions or areas of difficult physical access can be a very positive factor for conservation work. Through this monitoring, concrete actions can be taken in favor of the environment and irreversible damage to the ecosystem can be avoided. Making use of Deep Learning models for the detection of the invasive species Hedychium coronarium in images obtained through remote sensing, this master's project proposes a methodology for the monitoring over time of the area invaded by Hedychium coronarium in order to help specialists in answers to questions ecologicalEspécies originárias de um bioma, por muitas vezes são introduzidas irregularmente em outros, mesmo que de forma não intencional, apenas com o desejo de consumo próprio ou para fins ornamentais. Essas espécies, podem acabar se tornando invasoras e subjugando a vegetação nativa. Neste cenário, temos caracterizada a invasão biológica, podendo ocasionar em impactos negativos irreversíveis na biodiversidade e afetar a produtividade econômica em setores como o pesqueiro, florestal e a agricultura. Além disso, muitas espécies são vetores de doenças humanas, fazendo das invasões biológicas um grande problema. Com muitas matas fechadas em regiões como a Serra do Mar e outros locais de difícil acesso, o monitoramento do território brasileiro se torna muito difícil e demanda muitos recursos para o seu cuidado, sejam eles humanos ou financeiros. Detectar remotamente e de forma automática as vegetações invasoras em grandes regiões ou áreas de difícil acesso físico, pode ser um fator muito positivo para o trabalho de conservação. Através deste monitoramento, ações concretas poderiam ser tomadas em prol do meio ambiente e danos irreversíveis ao ecossistema podem ser evitados. Fazendo uso modelos de Deep Learning para a detecção da espécie invasora Hedychium coronarium em imagens obtidas através de sensoriamento remoto, este projeto de mestrado propõe uma metodologia para o monitoramento ao longo do tempo da área invadida por Hedychium coronarium visando auxiliar os especialistas em respostas para questões ecológicasNão recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus SorocabaPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-SoUFSCarAttribution 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessAprendizagem de máquinaUAVSegmentação semânticaDeep learningSemantic segmentationCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOMonitoramento de vegetação invasora através das épocas com UAV e Deep LearningMonitoring of invasive vegetation through times with UAV and Deep Learninginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALcharles_dissertacao_mestrado.pdfcharles_dissertacao_mestrado.pdfapplication/pdf33592704https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15883/3/charles_dissertacao_mestrado.pdf5ec95b139e4e874367501f8dd1a81a8aMD533 - Termo de encaminhamento da versão definitiva.pdf3 - Termo de encaminhamento da versão definitiva.pdfTermo de encaminhamento da versão definitivaapplication/pdf141170https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15883/5/3%20-%20Termo%20de%20encaminhamento%20da%20versa%cc%83o%20definitiva.pdfce75c5905f4d5dd6a62eeceb18baeedfMD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8914https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15883/6/license_rdf4d2950bda3d176f570a9f8b328dfbbefMD56TEXTcharles_dissertacao_mestrado.pdf.txtcharles_dissertacao_mestrado.pdf.txtExtracted texttext/plain100243https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15883/7/charles_dissertacao_mestrado.pdf.txtfd1814cc3154e8a424acbca1471bb736MD573 - Termo de encaminhamento da versão definitiva.pdf.txt3 - Termo de encaminhamento da versão definitiva.pdf.txtExtracted texttext/plain1287https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15883/9/3%20-%20Termo%20de%20encaminhamento%20da%20versa%cc%83o%20definitiva.pdf.txtc0ec190392ec2760daba14328e52e248MD59THUMBNAILcharles_dissertacao_mestrado.pdf.jpgcharles_dissertacao_mestrado.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7830https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15883/8/charles_dissertacao_mestrado.pdf.jpg639e070f4cdd9d16f2c68f182ce1b571MD583 - Termo de encaminhamento da versão definitiva.pdf.jpg3 - Termo de encaminhamento da versão definitiva.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6410https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/15883/10/3%20-%20Termo%20de%20encaminhamento%20da%20versa%cc%83o%20definitiva.pdf.jpgac82c07a0224eb21d18b1f5cb00f455dMD510ufscar/158832022-04-21 03:33:44.715oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/15883Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-05-25T13:03:15.399084Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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