CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS AÉREAS OBTIDAS POR DRONE UTILIZANDO TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Palavras-chave:
Processamento de imagens, Machine Learning, Google Colaboratory, Random Forest, Sensoriamento RemotoResumo
O monitoramento territorial tem sido importante ferramenta do planejamento urbano e desenvolvimento econômico. O projeto visa a utilização de técnicas de Machine Learning (aprendizado de máquina) para extração automática de informações territoriais a partir de classificação supervisionada, visando o monitoramento ambiental, com a utilização de imagens aéreas obtidas por aeronave remotamente pilotada (ARP) comumente conhecido como drone. Dentre as técnicas de Inteligência Artificial foi utilizado o algoritmo de árvore de decisão Random Forest (Floresta Aleatória) implementados no ambiente Google Colaboratory (Colab) que possui servidores em nuvem para o processamento. O algoritmo se mostrou bastante eficiente apresentando o valor para área sob a curva ROC de aproximadamente 0,95 demonstrando um alto nível de separabilidade do modelo.
