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    Detecção de estradas rurais em imagens Planet usando rede convolutional U-Net

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    Orientador: Prof. Dr. Jorge Ant√īnio Silva CentenoCoorientador: Dr. Mario Ernesto Jij√≥n PalmaDisserta√ß√£o (mestrado) - Universidade Federal do Paran√°, Setor de Ci√™ncias da Terra, Programa de P√≥s-Gradua√ß√£o em Ci√™ncias Geod√©sicas. Defesa : Curitiba, 25/08/2023Inclui refer√™nciasResumo: O Brasil, um dos pa√≠ses mais extensos do mundo, possui uma significativa parcela de vias de rodagem situada em ambiente rural, sem a devida manuten√ß√£o, o que dificulta a extens√£o de servi√ßos √† popula√ß√£o rural. Muitas dessas estradas desempenham um papel fundamental na gest√£o territorial, uma vez que s√£o respons√°veis pelo escoamento da produ√ß√£o agr√≠cola do interior do pa√≠s e pela conectividade das comunidades rurais. A manuten√ß√£o destas estradas e sua explora√ß√£o para a extens√£o de servi√ßos b√°sicos, como energia e √°gua, √© somente poss√≠vel com uma adequada atualiza√ß√£o cartogr√°fica da rede vi√°ria. Mais recentemente, o uso de m√©todos de aprendizado profundo para a an√°lise de imagens orbitais tem crescido significativamente. Dentro desta nova realidade, esta pesquisa prop√Ķe uma abordagem baseada em t√©cnicas de sensoriamento remoto aliadas a ferramentas de intelig√™ncia artificial, com o intuito de contribuir para solucionar o problema do mapeamento de estradas em √°reas rurais. Para isto, se prop√Ķe o uso das redes convolucionais. Utilizando a arquitetura U-Net, foi poss√≠vel identificar um potencial promissor na detec√ß√£o de estradas rurais em imagens da constela√ß√£o Planet. A taxa de detec√ß√£o alcan√ßada foi not√°vel, atingindo uma acur√°cia de 92%. Contudo, √© importante ressaltar a necessidade de aprimoramentos, visto que outras m√©tricas de avalia√ß√£o, como a precis√£o (76,66%) e o f1-score (69,48%), indicam margem para otimiza√ß√£o dos par√Ęmetros utilizados. No estudo tamb√©m √© feita uma an√°lise comparativa entre o uso dos interpretadores na nuvem, do Google Colab (em ambiente virtual) e Pyzo (em ambiente local, utilizando o computador desktop/workstation fornecido pela UFPR). Verificou-se que o Colab apresenta vantagens em termos de custo e acesso a recursos de processamento. Entretanto, √© relevante destacar que o uso do Colab tamb√©m traz consigo algumas limita√ß√Ķes, as quais requerem uma abordagem cuidadosa ao ajustar a complexidade do modelo e o tamanho do conjunto de dados.Abstract: Brazil, one of the largest countries in the world, has a significant number of roads in rural areas that are not properly maintained, making it difficult to extend services to the rural population. Many of these roads play a fundamental role in land management, as they are responsible for transporting agricultural produce from the interior of the country and for connecting rural communities. Maintaining these roads and exploiting them to extend basic services, such as energy and water, is only possible with a proper cartographic update of the road network. More recently, the use of deep learning methods to analyse orbital images has grown significantly. Within this new reality, this research proposes an approach based on remote sensing techniques combined with artificial intelligence tools, with the aim of helping to solve the problem of mapping roads in rural areas. To this end, the use of convolutional networks is proposed. Using the U-Net architecture, it was possible to identify promising potential for detecting rural roads in images from the Planet constellation. The detection rate achieved was remarkable, reaching an accuracy of 92 per cent. However, it is important to highlight the need for improvement, since other evaluation metrics, such as accuracy (76.66%) and f1-score (69.48%), indicate room for optimization of the parameters used. The study also makes a comparative analysis between the use of interpreters in the cloud, Google Colab (in a virtual environment) and Pyzo (in a local environment, using the desktop/workstation computer provided by UFPR). Colab was found to have advantages in terms of cost and access to processing resources. However, it is important to emphasize that the use of Colab also brings with it some limitations, which require a careful approach when adjusting the complexity of the model and the size of the data set

    Multiscale detection of bicho-mineiro in coffee plantations using multispectral images

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    Trabalho de Conclus√£o de Curso (Gradua√ß√£o)Ao averiguar em um contexto hist√≥rico o agroneg√≥cio sempre esteve vinculado a economia brasileira. Desde √† coloniza√ß√£o, a agricultura no Brasil √©, historicamente, umas das principais bases da economia do pa√≠s, desde os prim√≥rdios da coloniza√ß√£o at√© o s√©culo XXI evoluindo das extensas monoculturas para a diversifica√ß√£o da produ√ß√£o, acentuando a voca√ß√£o agr√≠cola do pa√≠s. Em se tratando da cultura cafeeira no Brasil, o desenvolvimento do caf√© confunde-se com a pr√≥pria hist√≥ria do Pa√≠s devido a sua grande import√Ęncia econ√īmica e social. Levando em conta a vari√°vel econ√īmica, faz-se necess√°rio cada vez mais o estudo das din√Ęmicas envolvidas no controle das pragas e doen√ßas que atacam os cafezais. Este trabalho tem como objetivo a identifica√ß√£o de manchas saud√°veis e doentes por meio da utiliza√ß√£o de imagens a√©reas coletadas com uma aeronave remotamente pilotada (ARP) para auxiliar na identifica√ß√£o morfol√≥gica de pragas, bicho-mineiro, L. coffeella, presente na cultura cafeeira. Tamb√©m foram usadas imagens terrestres obtidas com c√Ęmara multiespectral a fim de proporcionar subs√≠dios t√©cnicos para uma classifica√ß√£o refinada da √°rea. Com aux√≠lio dos produtos coletados em campo e a com a gera√ß√£o de um mapa da √°rea de estudo com a classifica√ß√£o de pragas presentes na cultura, juntamente com ortofotos este trabalho possibilita monitorar de forma mais acess√≠vel e de maneira constante ao produtor, mostrando a viabilidade da utiliza√ß√£o de tecnologias de baixo custo para gera√ß√£o de produtos para cultura cafeeira
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