| Texto completo | |
| Autor(es): |
Neto, Eduardo B.
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Faria, Fabio A.
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de Oliveira, Amanda A. S.
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Fazenda, Alvaro L.
Número total de Autores: 4
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | PROCEEDINGS OF THE 2024 GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE, GECCO 2024; v. N/A, p. 9-pg., 2024-01-01. |
| Resumo | |
The conservation of tropical forests is a topic of significant social and ecological relevance due to their crucial role in the global ecosystem. Unfortunately, deforestation and degradation impact millions of hectares annually, necessitating government or private initiatives for effective forest monitoring. This study introduces a novel framework that employs the Univariate Marginal Distribution Algorithm (UMDA) to select spectral bands from Landsat-8 satellite optical sensor, optimizing the representation of deforested areas. This selection guides a semantic segmentation architecture, DeepLabv3+, enhancing its performance. Experimental results revealed several band compositions that achieved superior balanced accuracy compared to commonly adopted combinations for deforestation detection, utilizing segment classification via a Support Vector Machine (SVM). Moreover, the optimal band compositions identified by the UMDA-based approach improved the performance of the DeepLabv3+ architecture, surpassing state-of-the-art approaches compared in this study. The observation that a few selected bands outperform the total contradicts the data-driven paradigm prevalent in the deep learning field. Therefore, this suggests an exception to the conventional wisdom that 'more is always better'. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 15/24485-9 - Internet do futuro aplicada a cidades inteligentes |
| Beneficiário: | Fabio Kon |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 23/00811-0 - EcoSustain: ciência de dados e computação para o meio ambiente |
| Beneficiário: | Antonio Jorge Gomes Abelém |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 14/50937-1 - INCT 2014: da Internet do Futuro |
| Beneficiário: | Fabio Kon |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 23/00782-0 - Projeto ForestEyes - Cidadãos monitorando desmatamento em Florestas |
| Beneficiário: | Álvaro Luiz Fazenda |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Processo FAPESP: | 17/25908-6 - Aprendizado fracamente supervisionado para análise de vídeos no domínio comprimido em tarefas de recuperação e classificação para alertas visuais |
| Beneficiário: | João Paulo Papa |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Parceria para Inovação Tecnológica - PITE |
| Processo FAPESP: | 18/23908-1 - Buscando Robustez em Arquiteturas de Aprendizagem Profunda para Aplicações e-Science |
| Beneficiário: | Fabio Augusto Faria |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Pesquisa |