O documento descreve um estudo sobre classificação de imagens de satélite usando redes neurais artificiais. Ele apresenta um modelo de rede neural para classificar imagens em áreas, solo e vegetação. Os resultados mostram que quanto maior o número de neurônios e amostras, melhor é a classificação, embora a qualidade da imagem original também seja importante. O estudo aplica com sucesso a classificação para medir a redução de 37% na cobertura vegetal em uma área após desmatamento.

1. Classificação de Imagens de Satélite através de Redes Neurais Artificiais Universidade Federal do Pará Instituto de Ciências Exatas e Naturais Faculdade de Computação Disciplina: Tópicos Especiais em Redes Neurais Alunos: Diego Damasceno Vitor Lima Coelho

4. Introdução

9. Objetivo

11. Modelo

13. Modelo

14. Modelo

15. Modelo

16. Modelo

17. Funcionamento da Aplicação

19. Funcionamento da Aplicação Figura 1: Imagem Original

20. Funcionamento da Aplicação Figura 2: Seleção de amostras

21. Funcionamento da Aplicação Figura 3: Gráfico do erro calculado

22. Funcionamento da Aplicação Figura 4: Imagem final classificada

23. Resultados

25. Resultados Comparação quanto ao Número de Neurônios

30. Resultados Comparação quanto ao Número de Pixels

34. Resultados Comparação quanto a Quantidade de Amostras

39. Problemas de Escolha de Amostra

41. Aplicação do Classificador de Imagens baseado em Redes Neurais Artificiais na Análise de Redução de Área Verde

43. Aplicação do Classificador de Imagens baseado em Redes Neurais Artificiais na Análise de Redução de Área Verde Calculando a área verde da imagem antes e subtraindo da área verde depois do processo de desmatamento é verificado uma redução de aproximadamente 37% da cobertura vegetal. ANTES DEPOIS

44. Considerações Finais

46. Obrigado!