Detecção e rastreamento de dunas barcanas usando inteligência artificial

Autor(es)

Esteban Andrés Cúnez Benalcázar

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Mecânica
• Data de defesa: 2024-03-05

Membros da banca

Erick de Moraes Franklin; Arthur Vieira da Silva Oliveira; Renato Fuzaro Miotto

• Orientador: Erick de Moraes Franklin

Resumo

As dunas barcanas são comumente encontradas na superfície de planetas como à Terra e Marte, desempenhando um papel importante na evolução de paisagens e ecossistemas. Nas últimas décadas, as imagens de sensoriamento remoto têm sido uma ferramenta valiosa para investigar a morfodinâmica das barcanas. Ainda assim, suas interações e transformações complexas os tornam às vezes difícil de detectar. Neste estudo, utilizamos os recursos da Inteligência Arti- ficial (IA) e das redes neurais para desenvolver um modelo preciso e eficiente para a detecção e rastreamento automático de dunas em diferentes ambientes (aquático, terrestre e marciano). Primeiro, coletamos um conjunto de imagens de dunas barcanas aquáticas usando uma bancada experimental com uma seção transversal retangular e dunas eólicas e marcianas usando os sa- télites do site HiRISE. Posteriormente, com o uso da plataforma CVAT estas imagens foram rotuladas e classificadas usando as classes: Barchan para detectar regiões de dunas e Not a barchan para formas que não correspondem a uma barcana. Assim, este conjunto de dados foi usado para treinar e avaliar a precisão do nosso modelo, baseado na rede neural convolucio- nal YOLOv8 (You Only Look Once-YOLO) por segmentação, que pode detectar uma imagem que contém dunas com uma precisão estimada (Cs) acima de 70%. Finalmente, calculamos os parâmetros principais das dunas barcanas como: dimensões, formas, e outras propriedades importantes da sua morfologia. A partir desta técnica, o conjunto de dados obtido neste estudo pode ser utilizado para futuros estudos e aplicações relacionadas à detecção de dunas em lo- cais remotos, fornecendo um recurso valioso para pesquisadores. No geral, nossa investigação mostra o potencial da inteligência artificial (IA) e das redes neurais nas áreas da Física e das Geociências, e como podem ser utilizadas para superar os desafios do estudo de fenômenos naturais complexos na Terra e em outros corpos celestes como Marte. O uso da rede YOLO para identificar e estudar dunas com precisão pode melhorar nossa compreensão dos processos de superfície que são importantes para moldar nossa paisagem. Pretendemos continuar inves- tigando as possibilidades de uso de Inteligência Artificial em outros tipos de interações entre dunas barcanas e outras formações naturais (AU)

• Processo FAPESP: 21/11470-4 - Formação de dunas tridimensionais em escoamentos turbulentos
• Beneficiário: Esteban Andres Cuñez Benalcazar
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado