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metadata.dc.type: Tese
Issue Date: 8-Apr-2008
metadata.dc.creator: ALMEIDA, Arthur da Costa
metadata.dc.creator.ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7622-4455
metadata.dc.description.affiliation: UFPA - Universidade Federal do Pará
metadata.dc.contributor.advisor1: ROCHA, Brígida Ramati Pereira da
Title: Metodologia integrada utilizando sensoriamento remoto em redes neurais artificiais na quantificação do potencial de biomassa florestal na Amazônia
Citation: ALMEIDA, Arthur da Costa. Metodologia integrada utilizando sensoriamento remoto em redes neurais artificiais na quantificação do potencial de Biomassa florestal na Amazônia. 2008. 135 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Faculdade de Engenharia Elétrica, Instituto de Tecnológia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2008. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/12165. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: Reconhecimento e classificação de padrões em imagens digitais é uma habilidade importante nos dias atuais, pois permite reconhecer e identificar objetos de interesse nessas imagens. Este trabalho propõe e implementa uma metodologia integrada de reconhecimento de padrões relacionados com biomassa na floresta amazônica, com o objetivo de extrair daí informações sobre potencial energético dessa biomassa para fins de utilização como combustível primário para produção de energia elétrica para eventual uso em comunidades isoladas da Amazônia. Para isso combina informações de inventário florestal obtidas em campo com classificação e reconhecimento de padrões de biomassa em imagens de satélite de média resolução (LANDSAT, CBERS). A técnica utilizada para isso vem da área de inteligência computacional: as redes neurais artificiais com arquitetura de Funções de Base Radial (RBF) e do tipo Mapa Auto-Organizável (SOM) de Kohonen. Os resultados são combinados em um Sistema de Informações Geográficas gerando um banco de dados para uso em planejamento energético com recursos renováveis, aplicáveis às áreas isoladas da Amazônia.
Abstract: Pattern recognition and pattern classification in digital images is a very important skill, today. With them, it is possible to recognize and identify target objects in those images. This work proposes an integrated methodology for pattern recognition related to biomass in the Amazon tropical rainforest to extract information about bioenergetics potential for electric energy production for use with isolated Amazonian communities. To achieve this aim, information gathered about forest inventory was mixed with pattern classification and recognition in medium resolution satellite imagery such as those from LANDSAT and CBERS. The approach used in this work comes from the computational intelligence area, using artificial neural networks equipped with radial basis functions and Kohonen´s self organizing maps. The results serve as input to a geographical information system application which creates and manages a geographical database for energetic planning with renewable energy resources applicable to isolated Amazonian communities.
Keywords: Biomassa
Energias renováveis
Reconhecimento de padrões
Redes
Neurais artificiais
Sistemas de informações geográficas
Artificial neural networks
Biomass
Geographical information systems
Pattern
Recognition
Renewable energies
metadata.dc.subject.areadeconcentracao: SISTEMAS DE ENERGIA ELÉTRICA
metadata.dc.subject.linhadepesquisa: FONTES RENOVÁVEIS
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Tecnologia
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: Disponível na Internet via correio eletrônico: riufpabc@ufpa.br
Appears in Collections:Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC

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