Navegando por Assunto "U-Net"

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Acesso aberto (Open Access)
Método usando deep learning para processamento de alvos de uso e cobertura da terra em imagens landsat: estudo de caso da mineração no Brasil
(Universidade Federal do Pará, 2025-03-28) FERREIRA NETO, Luiz Cortinhas; KLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha; http://lattes.cnpq.br/1596629769697284; https://orcid.org/0000-0001-7773-2080; SALES JÚNIOR, Claudomiro de Souza de; GOMES, Alessandra Rodrigues; VIJAYKUMAR, Nandamudi Lankalapalli; ROCHA, Washington de Jesus Sant’Anna da Franca; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649; http://lattes.cnpq.br/7660322959798513; http://lattes.cnpq.br/9922863822347014; http://lattes.cnpq.br/6817204233903341; ******; ******; ******; https://orcid.org/0000-0002-2175-2792
Técnicas de aprendizagem profunda, especificamente redes neurais convolucionais, têm grande potencial na análise de imagens de sensoriamento remoto para a detecção de mudanças na superfície terrestre. Nesta tese, uma metodologia automática baseada em uma CNN em formato de U (U-Net) é proposta para a detecção e mapeamento de áreas de mineração em todo o Brasil, diferenciando entre mineração industrial e garimpo (aluvião). A mineração, uma atividade extrativista que remove o substrato para acessar camadas ricas em sedimentos minerais, possui significativo impacto ambiental e socioeconômico, especialmente na Amazônia. Embora economicamente relevante, ainda não existem métodos automáticos para mapear essa atividade de forma contínua por longos períodos, distinguindo seus diferentes tipos. A metodologia proposta foi aplicada em mosaicos anuais Landsat livres de nuvens, abrangendo um período de 37 anos (1985-2022). A acurácia da U-Net modificada foi validada espacialmente por especialistas em sensoriamento remoto, obtendo-se uma média de 99% de acurácia geral, 91% de acurácia do produtor e 91% de acurácia do consumidor. Os resultados demonstram um aumento expressivo da área ocupada pela mineração, que cresceu cerca de 10 vezes entre 1985 e 2022, totalizando 4.500 km². O garimpo foi o subtipo de mineração que mais cresceu percentualmente, passando de 218 km² para 2.627km². A U-Net modificada e proposta se mostrou 30% menor em quantidade de parâmetros treináveis em comparação com U-Net original. Conclui-se que a metodologia proposta é eficaz para o mapeamento da atividade mineradora, fornecendo dados precisos e atualizados para a gestão ambiental e o planejamento territorial.
Acesso aberto (Open Access)
Três décadas de mudanças na planície costeira brasileira: O status dos manguezais, da aquicultura e salicultura a partir de séries temporais Landsat e técnicas de aprendizado de máquina
(Universidade Federal do Pará, 2020-03-31) DINIZ, Cesar Guerreiro; SOUZA FILHO, Pedro Walfir Martins e; http://lattes.cnpq.br/3282736820907252
Desde a década de 80, o mapeamento de uso e cobertura da terra (LULC) tornou-se uma tarefa científica comum. No entanto, a identificação sistemática e contínua de qualquer uso ou cobertura terrestre, seja em escala global ou regional, exige grande capacidade de armazenamento e processamento. Esta tese apresenta dois fluxos de processamento de dados orbitais, gerenciados por computação em nuvem para avaliar: 1) a extensão anual dos manguezais brasileiros de 1985 a 2018, em conjunto com a criação e avaliação de um novo índice espectral, o Índice Modular de Reconhecimento de Manguezais (MMRI), que foi projetado especificamente para melhor discriminar as florestas de manguezal da vegetação circundante; e 2) a situação anual da aquicultura e da salicultura nas planícies costeiras do Brasil, de 1985 a 2019. No que se refere ao item 1, a cobertura do manguezal apresentou dois períodos de ocupação distintas, 1985-1998 e 1999-2018. O primeiro período mostra uma tendência ascendente, que parece estar mais relacionada à distribuição temporalmente desigual dos dados Landsat do que à regeneração dos manguezais brasileiros. No segundo período, foi registrada uma tendência de perda de área de manguezal, atingindo até 2% das florestas de manguezal. Em uma escala regional, ~ 80% da cobertura de manguezais do Brasil está localizada na Amazônia, nos estados do Maranhão, Pará e Amapá. Em termos de persistência, ~ 75% dos manguezais brasileiros permaneceram inalterados por duas décadas ou mais, em especial na Amazônia. Já no que tange o item 2, faz-se importante lembrar que a aquicultura e a produção de sal, são dois dos mais clássicos usos da terra costeiros em todo o mundo. No Brasil não é diferente, ambos os usos compõem atividade econômica relevante na Zona Costeira Brasileira (BCZ). No entanto, a discriminação automática de tais atividades, dissociando-as de coberturas ou usos outros, igualmente relacionados a presença de água em superfície, não é uma tarefa fácil. Espectralmente falando, água é água e, a menos que apresente uma alta concentração de compostos opticamente ativos, pouco se consegue fazer para dissociar uma variedade de alvos aquosos. Nesse sentido, Redes Neurais Convolucionais (CNN) têm a vantagem de prever o rótulo de determinado pixel, fornecendo como entrada uma região/local (patches ou chips) no entorno desse pixel. Juntas, a natureza convolucional das CNN, bem como a utilização de mecanismos de segmentação semântica, fornecem ao classificador U-Net, um tipo de CNN, a capacidade de acessar o “domínio do contexto” ao em vez de apenas valores de pixel isolados. Apoiados no domínio do contexto, em detrimento ao domínio puramente espectral, os resultados obtidos nesta tese mostram que as aquiculturas/salinas ocupavam ~356 km² em 1985 e ~544 km² em 2019, refletindo uma expansão de 52% (~188 km²), um aumento de 1,5x em 35 anos de ocupação da BCZ. De 1997 a 2015, a área aquícola cresceu por um fator de ~1.7x, saltando de 349 km² para 583 km², 67% de expansão. Regionalmente, em 2019, o setor Nordeste concentra 93% das superfícies aquícolas/salineiras da BCZ, 6% situa-se no Sudeste e 1% no Sul. Curiosamente, apesar de apresentar extensas zonas costeiras e condições adequadas para o desenvolvimento de diferentes produtos aquícolas, a Amazônia não apresenta sinais relevantes de infraestrutura aquícola/salineira ao longo das 3 décadas analisadas.