Banca de DEFESA: ROBERT SILVA LIMA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ROBERT SILVA LIMA
DATA: 10/03/2025
HORA: 09:00
LOCAL: Sala do meet
TÍTULO: Uma Abordagem Híbrida de CNN para Classificação e Mapeamento Hiperespectral de Áreas Agrícolas
PALAVRAS-CHAVES: Sensoriamento remoto hiperespectral, Aprendizado de máquina, Aprendizado profundo, Processamento de imagens, Atividades agrícolas.
PÁGINAS: 99
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Processamento Gráfico (Graphics)
RESUMO:

A classificação hiperespectral de áreas agrícolas enfrenta desafios significativos devido à complexidade dos dados espectrais e à necessidade de precisão na distinção entre diferentes tipos de culturas e variações de solo. Para superar esses desafios, esta dissertação propõe uma abordagem híbrida que integra Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para aprimorar a classificação e o mapeamento de imagens hiperespectrais em atividades agrícolas. O modelo proposto combina arquiteturas convolucionais bidimensionais (2D-CNN) e tridimensionais (3D-CNN), onde as camadas 3D-CNN processam inicialmente as imagens hiperespectrais para extrair características espectrais detalhadas, considerando a correlação entre bandas espectrais adjacentes. Em seguida, uma camada 2D-CNN captura detalhes espaciais, facilitando a distinção entre variações sutis no terreno. Como resultado, a abordagem foi testada em várias bases de dados hiperespectrais, incluindo WHU-Hi-LongKou, HanChuan, HongHu, University of Pavia, Salinas, Indian Pines, KSC e Botswana, com a quantidade de bandas variando de 103 a 274. A proposta alcançou acurácia global (OA) entre 99,90% e 100%, recall de até 100% e F1-score de até 100%, confirmando a eficácia e robustez do modelo. Este estudo contribui significativamente para o avanço na classificação hiperespectral e fornece informações importantes para o monitoramento eficiente e a gestão de recursos agrícolas. A performance do modelo indica potenciais aplicações em larga escala na agricultura.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2025063 - ROMUERE RODRIGUES VELOSO E SILVA
Interno - 1446435 - VINICIUS PONTE MACHADO
Externo ao Programa - 2025885 - FLÁVIO HENRIQUE DUARTE DE ARAÚJO
Externo à Instituição - 644.***.***-53 - IALIS CAVALCANTE DE PAULA JUNIOR - UFC