Aplicação de fanets e ca-markov para captura de imagens para o estudo de uso e cobertura da terra em projetos de assentamentos na amazônia

Abstract

Projetos de assentamentos de reforma agrária são uma das medidas adotadas pelo governo na tentativa de criar um relacionamento sustentável com a natureza. Como a área de assentamentos cobre mais de 77.483.317,86 hectares da Amazônia Legal, é essencial compreender as causas da degradação ambiental desses espaços. Isto posto, foram utilizados, de forma combinada, cadeias de Markov e autômatos celulares (CA-Markov) para, a partir de duas imagens classificadas, prever cenários de mudanças no uso e cobertura da terra (LULC). Esta tese apresenta uma metodologia inovadora que difere daquelas usualmente utilizadas em CA-Markov, pois os aspectos de tempo e espaço são observados pela cadeia de Markov e servem como base para a função de transição do autômato celular (CA). A metodologia também contempla a aquisição de imagens, nesse sentido, como a região de interesse permanece, em boa parte do ano, com uma cobertura de nuvens significativa, a obtenção de imagens por sensores ópticos, fica prejudicada, por conta disso, foi imperativa a busca por uma alternativa. As Flying Ad-hoc Networks (FANETs) podem ser utilizadas para complementar informações da região de estudo, capturando imagens de alta qualidade, sem o inconveniente das nuvens. Por outro lado, os nós da rede precisam manter, pelo maior tempo possível, a conexão entre eles, o que é dificultado pela mobilidade e autonomia de voo dos drones. Por esse motivo, é imprescindível a utilização de um protocolo de roteamento que seja capaz de adaptar-se à dinâmica da rede. Além disso, também foi desenvolvido um algoritmo de roteamento baseado em sistema Fuzzy. Testes e simulações foram realizadas com o intuito de validar tanto a metodologia geral MAPS, quanto o protocolo de roteamento.