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Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.3.2016.tde-05102016-091344
Documento
Autor
Nombre completo
Bruna Elisa Zanchetta Leal
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2016
Director
Tribunal
Hirakawa, Andre Riyuiti (Presidente)
Corrêa, Pedro Luiz Pizzigatti
Mota, Alexandre de Assis
Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
Rodriguez, Carlos Augusto Morales
Título en portugués
Um método computacional para identificação de queimadas por meio de satélites.
Palabras clave en portugués
Lógica Fuzzy
Processamento de imagens
Queimadas (Identificação)
Reconhecimento de padrões
Sensoriamento remoto
Sistemas embarcados
Resumen en portugués
Queimadas ocorrem por todo mundo com impactos locais e/ou globais, e, para mitigar seus efeitos danosos diversas iniciativas são utilizadas. Atualmente, utiliza-se imagens provenientes do sensoriamento remoto por meio de satélites nos quais é possível um reconhecimento de focos de queimadas. Dentre os principais métodos de identificação dos focos encontra-se o método de Limites Fixos, o qual determina quais são os limites do canal de infravermelho médio para que um foco possa ser identificado. Partindo-se da premissa de que estes limites foram determinados por meio de análises empíricas sobre os dados, essa tese se propõe à elaboração de um método para identificar focos de queimadas por meio de uma lógica computacional a qual o conhecimento do especialista possa ser inserido de modo a melhorar a definição dos limites utilizados para a identificação de queimadas. Como estudo de caso, foram utilizadas imagens do satélite NOAA, o qual é o principal satélite utilizado atualmente para este propósito devido à sua resolução espaço-temporal. Os limites são definidos a partir dos dados do canal de infravermelho médio do satélite, possibilitando que a identificação dos focos possa ser aplicada em ambientes embarcados de tempo real. Os resultados mostraram que a Lógica Fuzzy em comparação com a quantidade de focos de queimadas identificados pelo algoritmo de Setzer, apresentou resultados coerentes com o esperado.
Título en inglés
Sem título em inglês
Palabras clave en inglés
Embedded systems
Fire detection
Fuzzy logic
Image processing
Pattern recognition
Resumen en inglés
Fire spots occurs throughout the world with local and / or global impacts, and to mitigate its harmful effects several initiatives are used. Currently, images from remote sensing via satellites are used in which it is possible the recognition of fire outbreaks. Among the main methods of identification of outbreaks is the Fixed Limits or Thresholding method, which determines the limits of the mid-infrared channel so that a focus can be identified. Starting from the premise that these limits are determined based on empirical analysis of the data, this thesis proposes the development of a method to identify fire outbreaks through a computational logic in which the knowledge of the expert may be inserted so as to enhance definition of the limits used for the identification of fire. As a case study, it is used images from the NOAA satellite, which is the main satellite currently used for this purpose because of its spatial and temporal resolution. The limits are defined from the raw satellite data, enabling that the identification of fire spots can be applied in embedded real-time environments systems. Results showed that the fuzzy logic, when compared to the amount of pixel fire identified by Setzer algorithm, showed consistent results, as expected.
 
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Fecha de Publicación
2016-11-03
 
ADVERTENCIA: El material descrito abajo se refiere a los trabajos derivados de esta tesis o disertación. El contenido de estos documentos es responsabilidad del autor de la tesis o disertación.
  • Buani, B. E. Z., et al. APLICAÇÃO DO ALGORITMO DOS K-VIZINHOS MAIS PRÓXIMOS ESTENDIDO COM ANÁLISE ESTATÍSTICA E LÓGICA FUZZY KNN PARA SELEÇÃO DE CARACTERÍSTICAS E CLASSIFICAÇÃO DE ABELHAS. In XXXIX Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola - CONBEA 2010, Vitória, 2010. Anais do XXXIX Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola - CONBEA 2010.Vitória : DCM-Incaper, 2010.
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