%0 Conference Proceedings
%4 sid.inpe.br/mtc-m16c/2019/01.03.12.27
%2 sid.inpe.br/mtc-m16c/2019/01.03.12.27.24
%@issn 2179-4847
%T Identificação de bancos de areia situados na região da Baía do Guajará mediante redes neurais convolucionais profundas e imagens de Radar de Abertura Sintética (SAR)
%D 2018
%A Sá, Jose A. S.,
%A Gama, Fabio F,
%A Queiroz, Giberto Ribeiro,
%A Vinhas, Lúbia,
%A Rocha, Brigida R. P.,
%@affiliation Universidade do Estado do Pará (UEA)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation CENSIPAM
%@electronicmailaddress
%@electronicmailaddress
%@electronicmailaddress gilberto.queiroz@inpe.br
%@electronicmailaddress lubia.vinhas@inpe.br
%E Vinhas, Lúbia (INPE),
%E Campelo, Claudio (UFCG),
%B Simpósio Brasileiro de Geoinformática, 19 (GEOINFO)
%C Campina Grande
%8 05-07 dez. 2018
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%J São José dos Campos
%P 164-169
%X Bancos de areia representam um perigo à navegação fluvial e marítima devido aos danos significativos que podem gerar para as embarcações, tripulações e passageiros. Este trabalho buscou desenvolver uma metodologia para a identificação automática de bancos de areia situados em uma região estuarina Amazônica (Baía do Guajará) mediante imagem de radar de abertura sintética (SAR) e redes neurais convolucionais profundas (Deep Learning) no intuito de auxiliar o monitoramento da evolução destes obstáculos à navegação local. Os resultados demostraram diferenças relevantes no uso das polarizações SAR para o monitoramento de bancos de areia, além de acurácia igual a 99,6% para a identificação automática.
%@language pt
%3 p19.pdf