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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Negri, Rogério Galante | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Autor(es): dc.creator | Gino, Vinícius Luiz Silva | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T21:33:07Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T21:33:07Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-06 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/238337 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/238337 | - |
| Descrição: dc.description | As tecnologias de Sensoriamento Remoto e a Inteligência Artificial emergem com potencial para definir novas ferramentas de monitoramento ambiental a partir de sua combinação. Neste contexto, o presente trabalho propõe uma nova metodologia que explora métodos de Detecção de Anomalias aplicados a imagens de Sensoriamento Remoto para identificar as mudanças espaço-temporais sobre a superfície da Terra. O potencial da abordagem introduzida é mostrado em estudos de caso sobre a análise das mudanças da paisagem no Brasil usando os métodos One-Class Support Vector Machine e Isolation Forest aplicados sobre imagens Landsat-8 OLI, Sentinel-2 MSI e Terra MODIS para as regiões de Brumadinho e Mariana, que passaram por mudanças ambientais significativas após o colapso recente de barragens, além de uma área no município de Altamira, sujeita aos impactos de atividades antrópicas na Floresta Amazônica. A estrutura de monitoramento proposta identificou anomalias correspondentes a mudanças na superfície terrestre em diferentes resoluções espaciais, considerando índices espectrais distintos. | - |
| Descrição: dc.description | Não recebi financiamento | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Direitos: dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sensoriamento Remoto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de Máquina | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Detecção de anomalias | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Séries temporais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Anomaly detection | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Remote sensing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine Learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Time series | - |
| Título: dc.title | Monitoramento de mudanças por Inteligência Artificial com base na análise da dinâmica espectro-temporal de imagens de Sensoriamento Remoto | - |
| Título: dc.title | Change monitoring by Artificial Intelligence based on the analysis of spectro-temporal dynamics of Remote Sensing images | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
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