dc.creator | Fantinel, Roberta Aparecida | |
dc.date.accessioned | 2021-06-22T18:47:23Z | |
dc.date.available | 2021-06-22T18:47:23Z | |
dc.date.issued | 2020-02-20 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/21179 | |
dc.description.abstract | Satellite images from remote sensors appear as viable and efficient alternatives in the
study of information on patterns of land use and coverage. Data extracted from satellite
images are currently used in machine learning, and this method is able to predict the class
of new data in the domain in which it was trained.Thus, the present study aimed to analyze
the capacity of machine learning algorithms to predict land use and land cover in the
municipality of Dona Francisca - RS. The geographic database was implemented in the
QGIS software, where the import of TM/Landsat 5 images began in 2004 and 2009 and
OLI/Landsat 8 for 2015 and 2019. Subsequently, the synthetic composition of the false
bands RGB color 543 from Landsat 5 and RGB 654 Landsat 8, in order to obtain the
samples of the reference pixels, taking into consideration the spectral information of each
pixel (numerical value), in order to obtain information to characterize and differentiate
patterns of land use and coverage (water, agriculture, countryside, forest and exposed
soil). After the training and testing of the algorithms started in the proportions of 80% -
20%, 70% -30%, 60% -40% through the machine learning algorithms Random Forest
(RF), Support Vector Machine (SVM) , K-Nearest Neighbors (KNN) and Naive Bayes (NB)
in the KNIME software, and finally presented the performance of the global accuracy and
the Kappa index. The results showed that the RF and SVM machine learning algorithms
showed the best performances for the years 2004 and 2009. As for the year 2015, the
KNN and RF algorithms had a better overall accuracy. The NB algorithm showed lower
performance in all tests than the other studied algorithms. The Kappa index values
generated by the KNIME software indicate that the quality of the classifications generated
by the RF, SVM, KNN and NB algorithms for all years were from very good to excellent. It
is evident that the machine learning algorithms showed satisfactory results, so that they
were efficient in predicting land use and land cover from data from orbital images. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Inteligência artificial | por |
dc.subject | Landsat | eng |
dc.subject | KNIME | por |
dc.subject | Sensoriamento remoto | por |
dc.subject | Artificial intelligence | eng |
dc.subject | Remote sensing | eng |
dc.title | Procedimentos de aprendizagem de máquina para análise de padrões espaciais com o uso da plataforma KNIME | por |
dc.title.alternative | Machine learning procedures for analysis of spatial patterns with the use of the KNIME platform | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | Imagens de satélites provenientes dos sensores remotos surgem como alternativas
viáveis e eficientes no estudo de informações sobre os padrões do uso e cobertura da
terra. Dados extraídos das imagens de satélite, são atualmente empregados no
aprendizado de máquina, sendo este método capaz de prever a classe de novos dados
do domínio no qual ele foi treinado. Desta forma, o presente trabalho teve como objetivo
analisar a capacidade dos algoritmos de aprendizado de máquina em predizer o uso e
cobertura da terra do município de Dona Francisca - RS. O banco de dados geográficos
foi implementado no software QGIS, onde iniciou-se a importação das imagens
TM/Landsat 5 nos anos de 2004 e 2009 e OLI/Landsat 8 para os anos de 2015 e 2019.
Posteriormente realizou-se a composição sintética das bandas falsa cor RGB 543 do
Landsat 5 e RGB 654 Landsat 8, com a finalidade de obter as amostras dos pixels de
referência, levando em consideração a informação espectral de cada pixel (valor
numérico), com a finalidade de obter informações para caracterizar e diferenciar os
padrões de uso e cobertura da terra (água, agricultura, campo, floresta e solo exposto).
Após iniciou-se o treinamento e teste dos algoritmos nas proporções de 80%-20%, 70%-
30%, 60%-40% por meio dos algoritmos de aprendizado de máquina Random Forest
(RF), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN) e Naive Bayes (NB) no
software KNIME, e por fim apresentado o desempenho da acurácia global e do índice de
Kappa. Os resultados evidenciaram que os algoritmos de aprendizado de máquina RF e
SVM apresentaram os melhores desempenhos para os anos de 2004 e 2009. Já para o
ano de 2015, os algoritmos KNN e a RF tiveram uma acurácia global melhor. O algoritmo
NB demostrou em todos os testes desempenhos inferiores aos demais algoritmos
estudados. Os valores do índice Kappa gerados pelo software KNIME indicam que a
qualidade das classificações geradas pelos algoritmos RF, SVM, KNN e NB para todos
os anos foram de muito boa a excelente. Evidencia-se que os algoritmos de aprendizado
de máquina mostraram resultados satisfatórios, de maneira que apresentaram eficiência
em predizer o uso e cobertura da terra a partir de dados provenientes das imagens
orbitais. | por |
dc.contributor.advisor1 | Pereira, Rudiney Soares | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9479801378014588 | por |
dc.contributor.referee1 | Padilha, Damaris Gonçalves | |
dc.contributor.referee1Lattes | XXXXXXXXXXXXXXX | por |
dc.contributor.referee2 | Silva, Emanuel Araújo | |
dc.contributor.referee2Lattes | XXXXXXXXXXXXXXXXXX | por |
dc.creator.Lattes | XXXXXXXXXXXXXXXX | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Recursos Florestais e Engenharia Florestal | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Rurais | por |