@Article{OliveiraSilv:2019:IdExAu,
               author = "Oliveira, Willian Vieira de and Silva, Claudionor Ribeiro da",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Identifica{\c{c}}{\~a}o e extra{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica 
                         de indiv{\'{\i}}duos de ip{\^e}-amarelo em imagens obtidas por 
                         VANT",
              journal = "Revista Brasileira de Cartografia",
                 year = "2019",
               volume = "71",
               number = "4",
                pages = "1114--1134",
                month = "out./dez.",
                 note = "{Automatic identification and extraction of yellow-ipe individuals 
                         in images obtained by UAV}",
             keywords = "Processamento Digital de Imagens. Extra{\c{c}}{\~a}o de 
                         fei{\c{c}}{\~o}es. Preserva{\c{c}}{\~a}o ambientaDigital Image 
                         Processing. Feature extraction. Environmental preservation.",
             abstract = "O processamento digital de imagens (PDI) representa um conjunto de 
                         t{\'e}cnicas que permite n{\~a}o apenas o tratamento de imagens, 
                         mas tamb{\'e}m proporciona uma maior facilidade na 
                         extra{\c{c}}{\~a}o, an{\'a}lise e interpreta{\c{c}}{\~a}o de 
                         informa{\c{c}}{\~o}es contidas em imagens a{\'e}reas. Com o 
                         surgimento de Ve{\'{\i}}culos A{\'e}reos N{\~a}o Tripulados 
                         (VANTs) ganhos significativos foram observados em termos de 
                         resolu{\c{c}}{\~a}o espacial e temporal. Imagens adquiridas por 
                         VANT podem ser utilizadas em diversas atividades, como aquelas 
                         voltadas {\`a} conserva{\c{c}}{\~a}o ambiental, como por 
                         exemplo, no monitoramento de indiv{\'{\i}}duos arb{\'o}reos 
                         protegidos por Lei ou em extin{\c{c}}{\~a}o, proporcionando 
                         maior controle das altera{\c{c}}{\~o}esocorridas ao longo do 
                         tempo, em {\'a}reas de preserva{\c{c}}{\~a}o. Dessa forma, 
                         {\'e} proposto nesse estudo a aplica{\c{c}}{\~a}o de 
                         t{\'e}cnicas de PDI em imagens VANT para detectar, extrair e 
                         espacializar indiv{\'{\i}}duos de esp{\'e}cies de 
                         Ip{\^e}-Amarelo. A metodologia contempla o desenvolvimento de 
                         rotinas computacionais, utilizando a linguagem Python, faz uso do 
                         classificador por m{\'a}xima verossimilhan{\c{c}}a e de 
                         t{\'e}cnicas de morfologia matem{\'a}tica. Como resultados 
                         finais s{\~a}o obtidas as coordenadas geogr{\'a}ficas dos 
                         indiv{\'{\i}}duos detectados nas imagens. Os resultados 
                         evidenciaram coer{\^e}ncia com a realidade e mostraram que o 
                         algoritmo pode ser aplicado para fins ambientais, uma vez que este 
                         simplifica a organiza{\c{c}}{\~a}o do modo de trabalho na 
                         solu{\c{c}}{\~a}o de problemas ambientais que envolvam a 
                         localiza{\c{c}}{\~a}o de esp{\'e}cies florestais para seu 
                         manejo e/ou controle. ABSTRACT: Digital image processing (DIP) 
                         represents a set of techniques that allow not only to perform the 
                         treatment of images, but also to facilitate the extraction, 
                         analysis and interpretation of information contained in digital 
                         images. Along with the emergence ofUnmanned Aerial Vehicles 
                         (UAVs), significant gains were observed in terms of spatial and 
                         temporal resolution. Images acquired by UAV can be used in several 
                         activities, including those focused on environmental conservation, 
                         such as the monitoring of tree species protected by law or in 
                         extinction, which provides greater control of changes in 
                         conservation areas. Thus, this study proposes the application of 
                         DIP techniques in images acquired by UAV in order to detect, 
                         extract and spatialize individuals related to species of 
                         yellow-Ipe. The methodology includes the development of routines, 
                         using the Python language, and uses the maximum likelihood 
                         classifier and mathematical morphology techniques. As results, we 
                         obtained the geographic coordinates of the individuals detected in 
                         the images. The results were coherent with reality and showed that 
                         the algorithm can be applied for environmental purposes. The 
                         proposed approach simplifies the organization of the work manner 
                         in solving environmental problems involving thelocalization of 
                         forest species for their management and/or control.",
                  doi = "10.14393/rbcv71n4-45080",
                  url = "http://dx.doi.org/10.14393/rbcv71n4-45080",
                 issn = "0560-4613 and 1808-0936",
             language = "pt",
           targetfile = "oliveira_identificacao.pdf",
        urlaccessdate = "19 abr. 2024"
}