Deteção Remota de Estruturas Artificiais Permanentes

Os Incêndios florestais, principalmente em zonas rurais, são uma ameaça muito significativa à qual temos de ter em conta no que toca à proteção de vidas e estruturas. Para uma boa proteção a nível nacional é necessário minimizar o impacto dos incêndios. Esta minimização do risco e do impacto dos incêndios florestais obriga à monitorização das faixas de gestão de combustível (FGC), na envolvente a habitações, estradas nacionais entre outros. Assim, é essencial a identificação das estruturas artificiais permanentes a partir das quais se definem as faixas de gestão de combustível. As cartas existentes que mapeiam estas estruturas possuem uma frequência de geração baixa e a sua resolução poderá não ser adequada para a extração de pequenas estruturas, como pequenos aglomerados ou estradas, que carecem de proteção contra incêndios. Esta investigação pretende então, com base nas imagens dos satélites Sentinel 1 e 2, mapas de elevação de terreno, e dados de referência da carta COS 2015 juntamente com informação OpenStreetMap, recorrer a algoritmos de aprendizagem automática para a deteção de estruturas artificiais permanentes com base nas características de refletância e de índices ao longo do tempo. No final foi concluindo que a utilização de séries temporais e modelos de elevação de terreno, juntamente com o modelo de classificação XGBoost, apresentam os melhores resultados em todas as classificações, classificações estas que possuem uma melhor resolução e deteção de estruturas que os produtos disponíveis estado da arte. Estas classificações possuem também estruturas artificiais permanentes não presentes nos dados de referência. A aplicação desta classificação mais fina beneficia a delimitação das FGC, podendo acelerar o processo de geração e detetar estruturas e aglomerados sem proteção adequada

Identificação de operações de limpeza em faixas de gestão de combustível de incêndios ao redor de habitações e localidades

As florestas portuguesas são todos os anos ameaçadas por incêndios florestais. Para mi- nimizar esse flagelo, existem planos de defesa com o objectivo de diminuir o risco de incêndio e limitar a sua propagação. Nesses planos incluem-se as faixas de gestão de com- bustível (FGCI), zonas onde a presença de vegetação deve ser reduzida ou inexistente. Nesta dissertação é proposto o uso de imagens de satélite, denominadamente da mis- são Sentinel-2 para monitorizar o estado das FGCI, identificando os instantes de interven- ção sobre as FGCI, tal como a sua ausência. O uso de técnicas de aprendizagem automática como Random Forests são aplicadas para distinguir um instante num contexto normal, e num contexto pós-intervenção. São usados os dados de referência fornecidos e complementados por um processo manual de marcação de séries para treinar os modelos. O contexto temporal fornece informação importante para apoiar esta classificação. Foi explorada também a hipótese de gerar automaticamente as FGCI, com base na deteção de estruturas permanentes, de forma a identificar faixas adicionais que não estão mapeadas nos planos de defesa.Every year, the Portuguese forests are threatened by wild fires. To minimize that danger, there are mitigation plans put in place with the intent of lowering the fire risk and limiting its spread. Those plans include the definition of Fire Management Zones (FMZ), zones in which the vegetation should be routinely trimmed, or removed. In this thesis it is proposed the usage of satellite imagery, namely from the Sentinel-2 mission, to monitor the state of the FMZs, identifying the moments where an intervention occured, as well as the periods without any action, such as when the vegetation cover evolves naturally. The usage of machine learning techniques like Random Forests are applied to dis- tinguish a normal context in an FMZ’s vegetation cycle and a moment that follows an intervention. These techniques use the ground truth data that was provided, comple- mented by a manual effort of time series tagging to be able to train these models. The temporal context provides valuable information to support the classification. The possibility of automatically generating the FMZ’s was also explored, relying on the detection of permanent artifical strutctures to generate them. This new map of au- tomatic FMZ’s can be used to detect aditional magament zones that are not currently defined in the oficial plans

Arquitetura para um Repositório de Dados e Metadados de Observação Terrestre

A deteção remota tem vindo a tornar-se o método mais importante de recolha de informação sobre a superfície terrestre. Neste momento, existem cerca de 700 satélites ativos que têm como missão a observação da Terra. Os dados gerados por estes revelam claras caraterísticas de big data: volume, velocidade, diversidade. No que toca ao volume, no final de 2017, a NASA armazenava cerca de 25 petabytes. Em relação à velocidade com que é feita a ingestão, esta, em 2017, era de quase 12 terabytes/dia. Já a diversidade surge devido às diferentes aplicações, metamodelos, fontes e formatos dos produtos. Neste contexto, os múltiplos fornecedores já têm os seus próprios repositórios e catálogos, nos quais os standards de representação de dados e metadados diferem. Portanto, é importante definir uma camada de abstração intermédia. Outro desafio no desenvolvimento destes repositórios passa pela heterogeneidade dos dados e metadados de deteção remota. Sendo que os metamodelos dos diferentes produtos devem ser extensíveis, de modo a incorporar domínios aplicacionais específicos. Finalmente, aliado ao repositório, existe a necessidade de incorporar cadeias de processamento local. A abordagem para endereçar os problemas referidos condensa-se em cinco pontos: automatização da ingestão de dados e metadados; especificação hierárquica do metamodelo; linguagem de especificação ETL; mecanismo de interrogação de alto nível; e framework de processamento local. Por fim, a arquitetura proposta foi avaliada recorrendo a um conjunto de casos de estudo reais. Nesta avaliação foram assinaladas as vantagens de realizar todo o fluxo de desenvolvimento numa só plataforma. Paralelamente, comparou-se com a plataforma Google Earth Engine, representante do estado da arte, cujo foco é a computação. Tendo-se concluído que a abordagem proposta não oferece tantas garantias de escalabilidade, mas, na perspetiva da catalogação, a presença de uma gestão colaborativa dos produtos e dos seus metamodelos é uma grande vantagem face às outras soluções

Variação espacial e sazonal de cobertos de Castanheiro (Castanea sativa Mill.) na região de Trás-os-Montes: avaliações com recurso ao índice NDVI

Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do ParanáA produção nacional de castanhas representa um fator crucial para a economia regional, especialmente em Trás-os-Montes, Nordeste de Portugal. As áreas ocupadas com castanheiros têm vindo a aumentar ao longo dos últimos anos. Sendo assim, esta dissertação tem como principal objetivo, analisar, avaliar e delimitar espacialmente os castanheiros, identificando a distribuição da cobertura vegetal ocupada por castanheiros (Castanea sativa Mill.) na região Nordeste (NE) de Portugal, utilizando recursos de imagem do Satélite Sentinel 2, dos últimos cinco anos, 2017, 2018, 2019, 2020 e 2021, com enfoque na utilização de bandas espectrais pelo cálculo do Índice de Vegetação por diferença Normalizada (NDVI), para identificar e analisar o castanheiro ao longo das estações do ano e sua distribuição espacial, diferenciando a cobertura florestal da cobertura de pomares. As imagens de satélite foram obtidas a partir do servidor EO Browser. Realizou-se o tratamento das imagens nos softwares ArcGis e Google Earth, e, para o tratamento dos dados obtidos utilizou-se o software Excel. Neste estudo constatou-se que os castanheiros se adaptam às variações espaciais e, porém, em áreas com maiores altitudes ocorre maior concentração e distribuição de castanheiros (entre 500 e 1000 metros) , estando distribuídos em sua maior parte nos concelhos de Vinhais e Bragança com altitudes médias de 714 e 799 metros, respetivamente. Os valores de NDVI variam ao longo do ano, esse fato está relacionado ao estado fenológico dos castanheiros em conjunto com as distinções climáticas das estações ao longo do ano. No outono e inverno valores de NDVI são menores já no verão e primavera são maiores uma vez que os castanheiros possuem mais visibilidade no NIR. O valor máximo de NDVI para as florestas foi de 0,70 frente ao 0,56 para os pomares. Os valores de NDVI são sensíveis às variações climáticas, eventos como geadas e de neve impactam diretamente na leitura espectral da imagem, sendo assim, o NDVI pode ser um indicador bioclimático.The national chestnut production represents a crucial factor for the regional economy, especially in Trás-os-Montes, Northeast Portugal. The areas occupied with chestnut trees have been increasing over the last years. Therefore, this dissertation has as main objective, to analyse, evaluate and spatially delimit the chestnut trees, identifying the distribution of the vegetation cover occupied by chestnut trees (Castanea sativa Mill. ) in the Northeast (NE) region of Portugal, using Sentinel 2 Satellite image resources from the last five years, 2017, 2018, 2019, 2020 and 2021, focusing on the use of spectral bands by calculating the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), to identify and analyse the chestnut tree throughout the seasons and its spatial distribution, differentiating the forest cover from the orchard cover. The satellite images were obtained from the EO Browser server. The treatment of the images was carried out in ArcGis and Google Earth software, and, for the treatment of the data obtained, Excel software was used. This study showed that the chestnut-trees adapt to spatial variations and, however, in areas with higher altitudes occurs greater concentration and distribution of chestnut trees (between 500 and 1000 meters), being distributed mostly in the municipalities of Vinhais and Bragança with average altitudes of 714 and 799 meters, respectively. The NDVI values vary throughout the year, this fact is related to the phenological state of the chestnut-trees together with the climatic distinctions of the seasons throughout the year. In autumn and winter NDVI values are lower, whereas in summer and spring they are higher because the chestnut-trees have more visibility in the NIR. The maximum NDVI value for the forests was 0.70 versus 0.56 for the orchards. The NDVI values are sensitive to climatic variations, events such as frost and snow impact directly on the spectral reading of the image, therefore, the NDVI can be a bioclimatic indicator

Inventário hortícola da região do Oeste com recurso a imagens de satélite

Trabalho de projeto de mestrado, Engenharia Geográfica, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017A agricultura desempenha um importante papel na economia mundial sendo o conhecimento dos recursos agrícolas o objetivo primordial para a grande maioria dos países. Sendo a agricultura gerida para uma grande complexidade de objetivos, a recolha de informação constituí uma tarefa complexa, só possível com a realização de inventários agrícolas. Neste projeto pretende-se, com recurso a tecnologias de deteção remota, a identificação de culturas hortícolas numa base anual ao longo do seu ciclo de crescimento. Para tal, vai ser desenvolvida uma abordagem baseada na identificação de objetos espectais homogéneos obtidos por segmentação da imagem de NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e a posterior análise do seu comportamento ao longo de um ano. Para o efeito serão usadas imagens adquiridas pelo satélite Sentinel-2 com uma resolução temporal de 5 dias e uma resolução espacial de 10 metros. O pressuposto desta abordagem consiste na possibilidade de estabelecer uma correlação espacial entre o ciclo fenológico das hortícolas e as variações temporais do NDVI para cada objeto espetral. A análise da série temporal do NDVI permite discriminar as espécies vegetais de folha persistente (e.g. floresta) das restantes espécies sazonais com ciclo vegetativo bem identificado no tempo. Nesta última categoria estão incluídas todas as espécies agrícolas de regadio cuja identificação é efetuada por correlação entre o ciclo anual do NDVI e o ciclo vegetativo de cada espécie. Nesta análise são incluídos os parâmetros que caracterizam cada cultura, tais como a duração do ciclo fenológico, a data do início do ciclo, a intensidade do NDVI, a textura da parcela e a assinatura espectral da espécie. Como resultado é obtido um mapa com a identificação das parcelas com uma probabilidade elevada de corresponderem a hortícolas. Através da análise dos resultados é possível concluir que esta abordagem permite identificar prováveis áreas de cultura hortícola, uma vez que a exatidão do algoritmo ronda os 50% no que diz respeito a áreas de sobreposição e uma exatidão de 80% em relação à identificação de parcelas hortícolas com um mínimo de 1 píxel. A metodologia foi testada numa exploração agrícola em colaboração com a empresa Systerra, Lda.Agriculture has an important role in the world economy and the knowledge about the agricultural resources is the primary objective for the vast majority of countries. Since agriculture is managed for a vast complexity of objectives, the information’s collection is a complex task that is only possible with the creation of agricultural inventories. This project objective is the identification of horticultural crops on an annual basis, through its growth cycle, with the use of remote sensing technologies. For this, an approach based on the identification of homogeneous spectral objects, obtained by segmentation of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) image and the subsequent analysis of its behavior over a year, will be developed. For this purpose, the images acquired by the Sentinel-2 satellite will be used with a temporal resolution of 5 days and a spatial resolution of 10 meters. The assumption of this approach is the possibility of establishing a spatial correlation between the phenological cycle of horticultural crops and temporal variations of NDVI for each spectral object. The NDVI time series analysis allows the identification of persistent leaf species (e.g forest) of the remaining seasonal species with a well - identified vegetative cycle. In the latter set are included all irrigated agricultural species whose identification is made by correlation between the annual NDVI cycle and the vegetative cycle of each species. In this analysis are included the parameters that characterize each crop, such as the duration of the phenological cycle, the date of the beginning of the cycle, the intensity of the NDVI, the texture of the parcel and the spectral signature of the species. As a result, a map with the identification of plots with a high likelihood of corresponding to a horticulture crop is obtained. Through the analysis of the results weit is possible to conclude that this approach allows to identify probable areas of horticultural culture, since the accuracy of the algorithm is around 50% with respect to overlapping areas and approximately 80% in relation to the identification of horticultural parcels with a minimum of 1 pixel. The methodology was tested in collaboration with Systerra, Lda

Avaliação de metodologias de aprendizagem automática na classificação de culturas agrícolas com base em imagens do Sentinel-2

Trabalho de projeto de mestrado em Sistemas de Informação Geográfica (Tecnologias e Aplicações), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020O elevado potencial das imagens de satélite abre novas possibilidades à recolha de informação para o desenvolvimento de produtos úteis ao mapeamento e monitorização agrícola que, a par do desenvolvimento de metodologias de análise de grandes volumes de dados, são instrumentos fundamentais na implementação de uma política agrícola comum (PAC) a nível europeu assente na automatização de processos de monitorização. O presente estudo tem como objetivo testar várias metodologias e algoritmos de aprendizagem automática para classificação de imagem com vista a construir modelos de classificação de culturas agrícolas e potenciar a transferência da aprendizagem que o classificador ganha em treino para permitir a sua aplicação em dados novos, atualizados anualmente. Usaram-se 84 imagens do satélite Sentinel-2 para seguimento do ciclo anual agrícola das culturas de verão em Portugal, entre Março e Setembro dos anos de 2018 e 2019, de três zonas geográficas distintas. Destas, extraíram-se as variáveis para a caracterização do perfil de cada parcela agrícola: os valores de refletância de cada banda e alguns marcadores fenológicos. Os dados foram processados e introduzidos em algoritmos de classificação supervisionada, para posterior comparação. De seguida, adotando o algoritmo que devolveu melhores resultados (Random Forest, RF) foram realizadas diversas classificações e análises de desempenho seguindo diferentes estratégias de amostragem. Os modelos de classificação com o RF mais bem sucedidos mostraram classificações com uma exatidão global (EG) entre os 78% e os 90%. Os modelos de classificação gerados com dados treino de 2018 permitiram classificar dados de qualquer zona do ano subsequente com uma EG superior a 77%. Houve uma maior degradação na EG da classificação na transferência do conhecimento entre regiões no mesmo ano ou em anos distintos do que na mesma região entre anos diferentes. Os resultados obtidos permitiram compreender os mecanismos de classificação de 37 classes de culturas agrícolas e delinear estratégias de amostragem baseadas em técnicas de transferência da aprendizagem para melhorar os modelos de classificação e possibilitar a sua aplicação entre anos e/ou zonas geográficas: a incorporação anual de dados de treino e a amostragem seletiva de parcelas corretamente classificadas (técnica de adaptação de domínio) podem ser estratégias a considerar futuramente para a melhoria dos modelos já desenvolvidos. O presente trabalho está integrado no projeto ‘Desenvolvimento de trabalho técnico-científico de apoio à implementação de um sistema de alerta para a monitorização da atividade agrícola com base em imagens de satélite e inteligência artificial (SAMAS-IA)’, do Instituto de Financiamento da Agricultura e Pescas, I.P. (IFAP) em parceria com a Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa.The potential of satellite imagery opens up new possibilities for acquiring information and product development useful for agricultural mapping and monitoring. Together with the development of methodologies for analyzing large volumes of data, these are important instruments in the implementation of a European Common Agricultural Policy (CAP) based on the automation of monitoring processes. The present study aims to test various methodologies and machine learning algorithms for image classification in order to develop crop classification models and use the transfer learning capabilities to its application in new data, updated annually. 84 images from the Sentinel-2 satellite were used to monitor the annual agricultural cycle of temporary summer crops in Portugal, between March and September 2018 and 2019, from three different regions. Each agricultural parcel profile was characterized using the extracted variables of: multiespectral bands reflectance values and phenological markers. Data was processed and subjected to supervised classification algorithms for comparison, followed by classification and performance analysis using different sampling strategies with the method that returned the best results: Random Forest, RF. The most successful classification models showed classifications with overall accuracy (OA) values between 78% and 90%. The classification models built with training data from 2018 were able to classify data from any region in the following year with an OA greater than 77%. There was a greater decrease in the OA of the classification when transfer learning in between regions of the same year (or of different years) happened than in the same region between different years. The results allowed the understanding of classification mechanisms of 37 agricultural classes and outline sampling strategies based on transfer learning techniques to improve the models and enable their application between years and / or geographical regions. The incorporation of training data on a year basis and the selective sampling of correctly classified objects (domain adaptation technique) is a strategy to consider for the improvement of the models already created. This study is part of the project ‘Development of technical-scientific work to support the implementation of an alert system for monitoring agricultural activity based on satellite imagery and artificial intelligence (SAMAS-IA)’, from the Fisheries and Agriculture Financing Institute (IFAP) in partnership with the Faculty of Sciences of the University of Lisbon

Distribuição espacial das necessidades de rega das culturas no Perímetro de Rega do Lucefecit com recurso a imagens de satélite com elevada resolução espácio-temporal

Mestrado em Engenharia Agronómica / Instituto Superior de Agronomia. Universidade de LisboaDevido à escassez de água e num contexto de alterações climáticas, é fundamental a implementação, nos Aproveitamentos Hidroagrícolas das regiões mediterrânicas, de práticas melhoradas de gestão da rega. Estas devem abranger diferentes etapas, desde a captação da água na origem, até à rede de rega terciária, à escala da parcela do regante. Na base desta melhoria está a correta quantificação das necessidades de rega (NR) ao nível da parcela agrícola e a sua espacialização ao Perímetro de Rega (PR). Pretendeu-se com este trabalho estimar as necessidades globais de rega do PR do Lucefecit com recurso a Sistemas de Informação Geográfica que permitiram gerir uma grande quantidade com representação espacial e temporal. Os dados foram organizados em camadas climáticas, pedológicas, culturais, administrativas e sistemas de rega, com o objetivo de obter um mapa final com a informação agregada por unidades homogéneas de análise. Utilizaram-se, também, técnicas de Deteção Remota, a partir da plataforma Google Earth Engine, imagens do Sentinel–2 para o cálculo de NDVI de forma a melhorar a estimativa da curva dos coeficientes culturais. O balanço hídrico modelado com o ISAREG calculou as NR que alimentaram um mapa final com a sua distribuição espacial. Os resultados mostram que o aproveitamento hidroagrícola do Lucefecit consume 28,3% a mais das NR simuladas, o que equivale a uma diferença de 158 mm, e que as culturas que mais contribuem para essa diferença são as culturas dos cereais de outono-inverno (com um consumo 231% superior às NR), as pastagens (com um consumo 27,1% superior às NR) e o Milho (com um consumo 20,4% superior às NR). Verifica-se que o caudal de projeto do PRL tem uma capacidade superior à atualmente utilizada, sendo possível aumentar a área regada ou utilizar culturas mais exigentes em rega, com sistemas culturais mais intensivosN/

Modelação da produtividade de trigo combinando dados climáticos e de observação da terra: o caso de estudo do Alentejo

O trigo é uma das principais culturas alimentares do mundo, e um dos 3 cereais mais cultivados juntamente com o milho e o arroz, ocupando 17% da terra cultivável do mundo. Para responder aos desafios das alterações climáticas, do aumento da população e da procura alimentar, é mais imperativo do que nunca uma estimativa atempada, precisa e fiável do rendimento das culturas para a gestão das culturas, a avaliação da segurança alimentar, o comércio alimentar e a elaboração de políticas. Historicamente a cultura do trigo em Portugal é realizada sobretudo na região do Alentejo. Durante vários séculos, a atividade agrícola com base na produção de cereais, com particular destaque para o trigo, foi e continua a ser uma das principais culturas do Alentejo, em especial no Baixo Alentejo. Esta dissertação de mestrado tem como objetivo avaliar um modelo preditivo para a produtividade do trigo (Kg/ha) na NUTS-II do Alentejo combinando informação estatística oficial, variáveis climáticas e índice de vegetação (NDVI) derivado de dados orbitais (EO) armazenados na cloud Google Earth Engine (GEE), em ambiente R, utilizando como base estatística de suporte algoritmos de Machine Learning (ML), como Random Forest (RF) e Support Vector Machines (SVM). O modelo será implementado em duas fases. Numa primeira fase serão avaliadas apenas as variáveis climáticas e numa segunda fase serão avaliadas as variáveis climáticas e o índice de vegetação, com o objetivo de avaliar o aumento da capacidade preditiva do modelo combinando estes dois tipos de dados. As variáveis climáticas utilizadas como variáveis explicativas do modelo preditivo foram a precipitação em setembro, a precipitação em dezembro, a temperatura média de dezembro, a temperatura média de março, a humidade relativa em março e a existência de precipitação em maio. As variáveis preditivas com origem nos dados EO são o valor de NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) no mês de março e o valor de NDVI em junho para áreas cultivadas com trigo. Os resultados mostram que, quer o modelo de apenas variáveis climáticas, quer o modelo combinado de variáveis climáticas e NDVI, poderiam capturar as variações de produtividade de trigo no Alentejo. O modelo de apenas variáveis climáticas obteve um R2 que varia entre 0,76 (SVM) e 0,78 (RF) e RMS que varia entre 162,93 Kg/ha (RF) e 221,13 Kg/ha (SVM). O modelo combinando as duas fontes de dados (climática e NDVI) melhorou a capacidade preditiva em todas as medidas, obteve um R2 entre 0,81 (RF) e 0,84 (SVM) com RMS entre 144,4 e 148,41 Kg/ha para RF e SVM respetivamente.Wheat is one of the world’s main food crops and one of the three most cultivated cereals along with corn and rice, occupying 17% of the world’s arable land. In order to meet the challenges of climate change, population growth and food demand, is more imperative than ever timely, accurate and reliable crop yield estimation for crop management, food security assessment, food trade and policy making. Historically, the cultivation of wheat in Portugal is mainly carried out in the Alentejo region. For several centuries the agricultural activity based on cereals, with particular emphasis on wheat, was and continues to be one of the main crops in Alentejo, especially in Baixo Alentejo. This master's thesis aims to evaluate a predictive model for wheat productivity (Kg/ha) in NUTS-II of Alentejo, combining official statistical information, climatic variables and vegetation index (NDVI) derived from orbital data (EO) stored in cloud Google Earth Engine (GEE), in R environment, using Machine Learning (ML) algorithms as a statistical support base, such as Random Forest (RF) and Support Vector Machines (SVM). The model will be implemented in two phases. In the first phase, only climatic variables will be evaluated. In the second phase, the climatic variables and the vegetation index will be evaluated to analyse the model's predictive capacity increase by combining these two types of data. The climatic variables used as explanatory variables of the predictive model are precipitation in September, precipitation in December, the average temperature in December, the average temperature in March, relative humidity in March, and May with precipitation. The predictive variables originating from the EO data are the NDVI value in March and the NDVI value in June for areas cultivated with wheat. The results showed that both the model of only climatic variables, and the combined model of climatic variables and NDVI, could capture the variations in wheat productivity in the Alentejo. The model of only climatic variables obtained a R2 that varies between 0.76 (SVM) and 0.78 (RF) and RMS that varies between 162.93 kg/ha (RF) and 221.13 kg/ha (SVM). The model combining the two data sources (climate and NDVI) improved the predictive capacity in all measurements, obtained a R2 between 0.81 (RF) and 0.84 (SVM) with RMS between 144.4 and 148.41 Kg/ha for RF and SVM, respectively

Segmentação de imagens multiespectrais de alta resolução utilizando o modelo U-Net para cartografia de uso do solo

Tese de mestrado, Engenharia Geoespacial, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2021A aprendizagem profunda (DL) tornou-se numa tecnologia emergente na aprendizagem automática (ML). Estas novas tecnologias, conjugadas com o potencial das imagens aéreas ou de satélite, permitem a construção de produtos úteis para a caracterização e observação da Terra. O presente estudo tem como objetivo avaliar a capacidade das redes neurais de convolução (CNN) para a classificação de entidades geoespaciais que caracterizam o uso do solo nomeadamente, telha vermelha, vias, edifícios industriais, culturas permanentes e caminhos agrícolas. Nas diferentes abordagens adotadas foram avaliadas técnicas de otimização tais como, o aumento de dados, a junção de modelos e a transferência de aprendizagem (TL), as quais potenciam a capacidade do modelo em classificar novos dados. Foram utilizadas imagens aéreas de muito alta resolução (50 cm) adquiridas em junho de 2018, sobre a região de Samora Correia facultadas pelo Instituto de Financiamento de Agricultura e Pescas (IFAP). Recorreu-se à estrutura Tensorflow e à biblioteca Keras para a construção da arquitetura da rede e treino dos modelos. A arquitetura adotada foi a U-Net que tem demonstrado ser competitiva na área da observação da terra. Para o treino dos modelos foi necessária a elaboração manual das máscaras para cada entidade geoespacial. Os dados foram inicialmente reduzidos para dimensões suportáveis pela rede, processados e introduzidos na rede neural. Nas abordagens testadas, os melhores resultados para o F1- score obtidos com a arquitetura U-Net foram, para a classe telha vermelha 86%, para a classe vias 78%, para a classe edifícios industriais 87%, para a classe culturas permanentes 77% e para a classe caminhos agrícolas 82%. Os resultados permitiram avaliar a capacidade destes modelos e técnicas na classificação de 5 classes de uso do solo, identificando as particularidades e estratégias que possibilitem uma melhoria na classificação e a produção de mapas de uso do solo com uma maior exatidão.Deep learning (DL) has become an emerging technology in machine learning (ML). These new technologies, combined with the potential of aerial and satellite images, allow the generation of useful products for the earth’s surface characterization and observation. This study aims to evaluate the capacity of convolutional neural networks (CNN) for the classification of geospatial entities that characterize land use, namely, red tile, roads, industrial buildings, permanent crops, and agricultural roads. Different data and network optimization techniques were evaluated such as data augmentation, ensemble models and transfer learning (TL) that enhance the model's ability to classify on new data. Very high-resolution aerial images (50 cm) acquired in June 2018 over the region of Samora Correia were used, being provided by the Fisheries and Agriculture Financing Institute (IFAP). The Tensorflow structure and Keras library were used to build the network architecture and train the models. The U-Net architecture has shown to produce very competitive results in the field of earth observation, being therefore the architecture adopted for this study. To carry out the training of the models, it was necessary to manually produce the ground truth masks for each geospatial entity. The data were initially reduced to dimensions supported by the network, processed and introduced into the neural network for training the model. For the different approaches tested, the best F1-score results obtained with the U-Net architecture were, 86% for red tile, 78% for road, 87% for industrial buildings, 77% for class permanent crops, and 82% for agricultural roads. Results allowed the evaluation of the model’s performance and techniques used for the classification of 5 land use classes, through the identification of their particularities, which enabled the improvement of the classification and the production of more reliable land use maps