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Tipo do documento: TCC
Title: Uso de geotecnologias para mapeamento da peroba-rosa (Aspidosperma polyneuron Müll. Arg)
Authors: Carneiro, Letícia da Silva
Mendonça, Bruno Araújo Furtado de
Mendonça, Bruno Araújo Furtado de;Neves, Ricardo Vilar;Andrade, Bruno Geike de
Keywords: Geoprocessamento;Aprendizado Profundo;ArcGIS Pro
Issue Date: 1-Mar-2023
Citation: CARNEIRO, Letícia da Silva. Uso de geotecnologias para mapeamento da peroba-rosa (Aspidosperma polyneuron Müll. Arg). 2023. 37 f. Monografia (Bacharelado em Engenharia Florestal) - Instituto de Florestas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2023.
Abstract: A Peroba-Rosa (Aspidosperma Polyneuron Mull.Arg) é uma árvore de grande porte, cuja madeira apresenta alta qualidade e valor comercial. Considerada importante para a conservação da biodiversidade, localizar e caracterizar essa espécie no seu espaço é fundamental tanto para atividades econômicas, quanto conservacionistas. Uma forma inovadora de obter informações espaciais detalhadas sobre a ocorrência de espécies de árvores em grandes áreas consiste em integrar imagens de sensoriamento remoto com os métodos de aprendizado de máquina. Este trabalho teve como objetivo desenvolver um modelo de aprendizado profundo para identificar a espécie Peroba-Rosa em um fragmento florestal no Paraguai. O estudo integrou imagens de sensoriamento remoto com métodos de aprendizado de máquina fazendo uso do software ArcGIS Pro para obter informações espaciais detalhadas sobre a ocorrência e mapeamento dessa espécie. O uso de geotecnologias, de soluções de hardware, software e peopleware permitiu o desenvolvimento de um poderoso instrumento de tomada de decisão, que facilitou a coleta, armazenamento e análise eficiente de dados. O modelo de aprendizagem desenvolvido demonstrou uma aplicação técnica viável, porém apresentando resultados com precisão de 23%, e mostrou o potencial desta ferramenta e do uso do ArcGIS Pro para mapeamento da espécie de interesse. Pesquisas futuras podemmelhorar a precisão do modelo por meio de mais testes e treinamentos.
Abstract: The Peroba-Rosa (Aspidosperma Polyneuron Mull. Arg) is a large tree, whose wood presents high quality and commercial value. Considered important for biodiversity conservation, locating and characterizing this species in its habitat is essential for both economic and conservation activities. An innovative way to obtain detailed spatial information on the occurrence of tree species in large areas is to integrate remote sensing images with machine learning methods. This study aimed to develop a deep learning model toidentify the Peroba-Rosa species in a forest fragment in Paraguay. The study integratedremote sensing images with machine learning methods using ArcGIS Pro software to obtain detailed spatial information on the occurrence and mapping of this species. The use of geotechnologies, hardware, software, and peopleware solutions enabled the development of a powerful decisionmaking tool, which facilitated the efficient collection, storage, and analysis of data. The developed learning model demonstrated a feasible technical application, but showed results with an accuracy of only 23%, indicating the potential of this tool and the use of ArcGIS Pro for mapping the species of interest. Future research can improve the accuracy of the model through further testing and training.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/7801
Appears in Collections:TCC - Engenharia Florestal

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