Publicação: Big data e nuvens computacionais para a classificação do uso e cobertura da terra do município de Monte Carmelo -MG
| dc.contributor.advisor-co1 | Luz, Naíssa Batista da | |
| dc.contributor.advisor1 | Gallis, Rodrigo Bezerra de Araújo | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9328058090596916 | pt_BR |
| dc.contributor.referee1 | Gallis, Rodrigo Bezerra de Araújo | |
| dc.contributor.referee2 | Luz , Naíssa Batista da | |
| dc.contributor.referee3 | Ferreira, Ricardo Vicente | |
| dc.creator | Custodio, Andressa Lana Bueno | |
| dc.date.accessioned | 2020-12-28T16:00:20Z | |
| dc.date.available | 2020-12-28T16:00:20Z | |
| dc.date.issued | 2020-12-11 | |
| dc.description.degreename | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | pt_BR |
| dc.description.resumo | O mapeamento do uso e ocupação do solo tornou-se importante para a compreensão dos padrões de disposição do espaço, contribuindo para o planejamento e gestão de áreas, além de auxiliar na fiscalização de áreas protegidas. A crescente dos avanços tecnológicos tem aumentado cada vez mais volume de dados que estão sendo atualizados diariamente por várias agências governamentais como a NASA, USGS e NOAA, bem como a Agência Espacial Europeia. Com o intuito de criar uma plataforma capaz de processar esse grande volume de dados foi implementada a plataforma Google Earth Engine onde o objetivo principal foi ajudar pesquisadores brasileiros no monitoramento de desmatamento na Amazônia .Este trabalho tem como objetivo a implementação de um algoritmo capaz de classificar o uso e cobertura da Terra a partir de séries temporais de imagens de satélites utilizando o Classificador Randon Forest através da plataforma GEE para o Município de Monte Carmelo pertencente ao estado de Minas Gerais utilizando a linguagem JavaScript.. O classificador é o mais utilizado dentro da plataforma e constatou-se um melhor desempenho e exatidão em comparação aos outros. O método Random Forest consiste em um conjunto de árvores de decisão geradas dentro de um mesmo objeto. Cada conjunto de árvores passa por um mecanismo de votação, que indica a classificação mais votada que se encontra nos nós terminais das mesmas. Foi utilizado um grande número de imagens vencendo o obstáculo da presença de nuvens na região. A aplicação do algoritmo Random Forest mostrou-se muito eficaz no mapeamento do uso e cobertura da Terra, obtendo a acurácia das classificações no intervalo de 72,6% a 82,6% e tendo de acordo com os resultados dos Índices Kappa um grau de acordo Substancial; a classificação que obteve o melhor resultado foi utilizando a mediana, máximo, mínimo das bandas do vermelho, verde, azul, infravermelho, infravermelho próximo 1 e 2, NDVI, EVI e SAVI das imagens Landsat e Sentinel 2. Houve confusão do classificador para as classes de área urbana e cultura, porem o algoritmo teve um bom funcionamento sendo possível a realização de atividades de mapeamento e monitoramento de forma continua na região, sem custo, utilizando-se da plataforma computacional do seu poder de processamento e da base de dados constantemente atualizada a custo zero. O classificador foi treinado com as imagens referente ao ano de 2019 para aproximar-se da assinatura espectral de cada classe não se restringindo para classificação apenas do ano em questão. | pt_BR |
| dc.description.sponsorship | UFU - Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
| dc.identifier.citation | CUSTODIO, Andressa Lana Bueno. Big data e nuvens computacionais para a classificação do uso e cobertura da terra do município de Monte Carmelo -MG. 2019. 53 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica) - Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2020. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/30858 | |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.course | Engenharia de Agrimensura e Cartográfica | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.sizeorduration | 53 | pt_BR |
| dc.subject | Randon Forest | pt_BR |
| dc.subject | Índices de Vegetação | pt_BR |
| dc.subject | Google Earth Engine. | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS | pt_BR |
| dc.title | Big data e nuvens computacionais para a classificação do uso e cobertura da terra do município de Monte Carmelo -MG | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
| dspace.entity.type | Publication |