Publicação
Mapeamento de flora dunar através de veículos aéreos não tripulados (VANTs)
| Resumo: | Durante a última década houve um aumento do interesse no uso de pequenos veículos aéreos não tripulados (VANTs) como novas ferramentas para a deteção remota. A partir das imagens recolhidas com o auxílio destes equipamentos foi possível o cálculo de diversos índices espectrais consoante a fusão de distintas combinações entre as bandas de cor (e.g. NDVI, GNDVI, GRVI, NDRE, ...). A aplicação destes índices de vegetação e a combinação de bandas foram utilizados como suporte para a deteção de manchas de vegetação e exclusão das áreas de sombra. Este trabalho visou por testar o desempenho de algoritmos de classificação supervisionada por aprendizagem de máquina (e.g. SAM, RF, ML, MD, ...) para identificação da vegetação dunar. As áreas de estudo ficam localizadas no concelho de Viana do Castelo, nomeadamente, a Praia do Lumiar e a Praia do Rodanho. O algoritmo que obteve uma melhor precisão global foi o Maximum Likelihood que atingiu os 95,65% para a Praia do Lumiar e os 90,76% para a Praia do Rodanho. Este algoritmo foi capaz de distinguir com sucesso as manchas de Acacia longifolia das manchas de Pinus pinaster. Para trabalhos futuros seria recomendável a execução de voos de menor altitude, tendo em consideração o poder de processamento dos instrumentos a utilizar e a realização de voos em diferentes épocas do ano com o intuito de analisar a variabilidade sazonal da vegetação e do sistema dunar propriamente dito. |
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| Autores principais: | Conceição, Ana Catarina de Araújo |
| Assunto: | Assinatura espectral Matriz de confusão MicaSense RedEdge M Ocupação do solo Confusion Matrix Land cover Spectral signature Ciências Naturais::Ciências Biológicas |
| Ano: | 2022 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | português |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
| Resumo: | Durante a última década houve um aumento do interesse no uso de pequenos veículos aéreos não tripulados (VANTs) como novas ferramentas para a deteção remota. A partir das imagens recolhidas com o auxílio destes equipamentos foi possível o cálculo de diversos índices espectrais consoante a fusão de distintas combinações entre as bandas de cor (e.g. NDVI, GNDVI, GRVI, NDRE, ...). A aplicação destes índices de vegetação e a combinação de bandas foram utilizados como suporte para a deteção de manchas de vegetação e exclusão das áreas de sombra. Este trabalho visou por testar o desempenho de algoritmos de classificação supervisionada por aprendizagem de máquina (e.g. SAM, RF, ML, MD, ...) para identificação da vegetação dunar. As áreas de estudo ficam localizadas no concelho de Viana do Castelo, nomeadamente, a Praia do Lumiar e a Praia do Rodanho. O algoritmo que obteve uma melhor precisão global foi o Maximum Likelihood que atingiu os 95,65% para a Praia do Lumiar e os 90,76% para a Praia do Rodanho. Este algoritmo foi capaz de distinguir com sucesso as manchas de Acacia longifolia das manchas de Pinus pinaster. Para trabalhos futuros seria recomendável a execução de voos de menor altitude, tendo em consideração o poder de processamento dos instrumentos a utilizar e a realização de voos em diferentes épocas do ano com o intuito de analisar a variabilidade sazonal da vegetação e do sistema dunar propriamente dito. |
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