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dc.contributor.advisor1Galafassi, Cristiano-
dc.creatorAguirre, Julie Dias-
dc.date.accessioned2023-09-21T17:12:49Z-
dc.date.available2023-08-04-
dc.date.available2023-09-21T17:12:49Z-
dc.date.issued2023-07-07-
dc.identifier.citationAGUIRRE, Julie Dias. Identificação e classificação de corpos d’água em imagem digital pela aplicação do método Random Forest. 2023. 41 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Cartográfica e de Agrimensura) - Universidade Federal do Pampa, Itaqui, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/8614-
dc.description.abstractWatersheds have a high susceptibility index for floods to happen, as they are associated with climatic and environmental issues of nature. Inundation is an attribution to areas that are submerged in water, a consequence of temporal phenomena that act in an uncontrollable way. For this, climate forecasts are necessary to act as a warning about damages and losses in areas that would possibly be affected by floods. There are several methods that perform this type of analysis in flooded areas, one of them is the Random Forest. The Random Forest works as a classification and regression model, in this case the objective of the work is to carry out the identification of the water mass in the digital images of the Butuí Hydrographic Basin, located in the region of São Borja - RS, obtained by the artificial satellite Landsat 8.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Pampapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectImagens multiespectraispt_BR
dc.subjectLandsat 8pt_BR
dc.subjectArtificial intelligencept_BR
dc.subjectMultispectral imagingpt_BR
dc.titleIdentificação e classificação de corpos d’água em imagem digital pela aplicação do método Random Forestpt_BR
dc.title.alternativeIdentification and classification of water bodies in digital images by applying the Random Forest methodpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7978052345995481pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7555705724716780pt_BR
dc.contributor.referee1Galafassi, Cristiano-
dc.contributor.referee2Gass, Sidnei Luís Bohn-
dc.contributor.referee3Galafassi, Fabiane Flores Penteado-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/5263172314646839pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8556854861596499pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7555705724716780pt_BR
dc.publisher.initialsUNIPAMPApt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
dc.description.resumoBacias hidrográficas tem um alto índice de suscetibilidade para que aconteçam inundações, pois estão associadas às questões climáticas e ambientais da natureza. Inundação é uma atribuição a áreas que estão submersas a água, consequência dos fenômenos temporais que agem de maneira incontrolável. Para isso são necessárias previsões climáticas que atuem no alerta sobre danos e prejuízos em áreas que, possivelmente, seriam atingidas com as inundações. Existem diversos métodos que executam esse tipo de análise em áreas inundadas, um deles é o Random Forest. O Random Forest funciona como um modelo de classificação e regressão, nesse caso o objetivo do trabalho foi realizar a identificação da massa d’água nas imagens digitais da Bacia Hidrográfica do Butuí, situada na região de São Borja – RS, obtidas pelo satélite artificial Landsat 8.pt_BR
dc.publisher.departmentCampus Itaquipt_BR
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.appears???Engenharia de Agrimensura

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