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https://rima110.im.ufrrj.br:8080/jspui/handle/20.500.14407/7801
metadata.dc.type: | TCC |
Título: | Uso de geotecnologias para mapeamento da peroba-rosa (Aspidosperma polyneuron Müll. Arg) |
Autor(es): | Carneiro, Letícia da Silva |
Resumo: | A Peroba-Rosa (Aspidosperma Polyneuron Mull.Arg) é uma árvore de grande porte, cuja madeira apresenta alta qualidade e valor comercial. Considerada importante para a conservação da biodiversidade, localizar e caracterizar essa espécie no seu espaço é fundamental tanto para atividades econômicas, quanto conservacionistas. Uma forma inovadora de obter informações espaciais detalhadas sobre a ocorrência de espécies de árvores em grandes áreas consiste em integrar imagens de sensoriamento remoto com os métodos de aprendizado de máquina. Este trabalho teve como objetivo desenvolver um modelo de aprendizado profundo para identificar a espécie Peroba-Rosa em um fragmento florestal no Paraguai. O estudo integrou imagens de sensoriamento remoto com métodos de aprendizado de máquina fazendo uso do software ArcGIS Pro para obter informações espaciais detalhadas sobre a ocorrência e mapeamento dessa espécie. O uso de geotecnologias, de soluções de hardware, software e peopleware permitiu o desenvolvimento de um poderoso instrumento de tomada de decisão, que facilitou a coleta, armazenamento e análise eficiente de dados. O modelo de aprendizagem desenvolvido demonstrou uma aplicação técnica viável, porém apresentando resultados com precisão de 23%, e mostrou o potencial desta ferramenta e do uso do ArcGIS Pro para mapeamento da espécie de interesse. Pesquisas futuras podemmelhorar a precisão do modelo por meio de mais testes e treinamentos. |
Palavras-chave: | Geoprocessamento Aprendizado Profundo ArcGIS Pro |
Citação: | CARNEIRO, Letícia da Silva. Uso de geotecnologias para mapeamento da peroba-rosa (Aspidosperma polyneuron Müll. Arg). 2023. 37 f. Monografia (Bacharelado em Engenharia Florestal) - Instituto de Florestas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2023. |
URI: | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/7801 |
Data do documento: | 1-Mar-2023 |
Aparece nas coleções: | TCC - Engenharia Florestal |
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