Trabalho final neurais_v1
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O documento descreve um estudo sobre classificação de imagens de satélite usando redes neurais artificiais. Ele apresenta um modelo de rede neural para classificar imagens em áreas, solo e vegetação. Os resultados mostram que quanto maior o número de neurônios e amostras, melhor é a classificação, embora a qualidade da imagem original também seja importante. O estudo aplica com sucesso a classificação para medir a redução de 37% na cobertura vegetal em uma área após desmatamento.
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Este artigo tem por objetivo apresentar como ocorreu a evolução do consumo e da produção de energia desde a pré-história até os tempos atuais, bem como propor o futuro da energia requerido para o mundo. Da pré-história até o século XVIII predominou o uso de fontes renováveis de energia como a madeira, o vento e a energia hidráulica. Do século XVIII até a era contemporânea, os combustíveis fósseis predominaram com o carvão e o petróleo, mas seu uso chegará ao fim provavelmente a partir do século XXI para evitar a mudança climática catastrófica global resultante de sua utilização ao emitir gases do efeito estufa responsáveis pelo aquecimento global. Com o fim da era dos combustíveis fósseis virá a era das fontes renováveis de energia quando prevalecerá a utilização da energia hidrelétrica, energia solar, energia eólica, energia das marés, energia das ondas, energia geotérmica, energia da biomassa e energia do hidrogênio. Não existem dúvidas de que as atividades humanas sobre a Terra provocam alterações no meio ambiente em que vivemos. Muitos destes impactos ambientais são provenientes da geração, manuseio e uso da energia com o uso de combustíveis fósseis. A principal razão para a existência desses impactos ambientais reside no fato de que o consumo mundial de energia primária proveniente de fontes não renováveis (petróleo, carvão, gás natural e nuclear) corresponde a aproximadamente 88% do total, cabendo apenas 12% às fontes renováveis. Independentemente das várias soluções que venham a ser adotadas para eliminar ou mitigar as causas do efeito estufa, a mais importante ação é, sem dúvidas, a adoção de medidas que contribuam para a eliminação ou redução do consumo de combustíveis fósseis na produção de energia, bem como para seu uso mais eficiente nos transportes, na indústria, na agropecuária e nas cidades (residências e comércio), haja vista que o uso e a produção de energia são responsáveis por 57% dos gases de estufa emitidos pela atividade humana. Neste sentido, é imprescindível a implantação de um sistema de energia sustentável no mundo. Em um sistema de energia sustentável, a matriz energética mundial só deveria contar com fontes de energia limpa e renováveis (hidroelétrica, solar, eólica, hidrogênio, geotérmica, das marés, das ondas e biomassa), não devendo contar, portanto, com o uso dos combustíveis fósseis (petróleo, carvão e gás natural).
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Escola Virtual - Fundação Bradesco - ITIL - Gabriel Faustino.pdf
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PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...
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Guardioes Digitais em ação: Como criar senhas seguras!
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Trabalho final neurais_v1
- 1. Classificação de Imagens de Satélite através de Redes Neurais Artificiais Universidade Federal do Pará Instituto de Ciências Exatas e Naturais Faculdade de Computação Disciplina: Tópicos Especiais em Redes Neurais Alunos: Diego Damasceno Vitor Lima Coelho
- 4. Introdução
- 9. Objetivo
- 11. Modelo
- 13. Modelo
- 14. Modelo
- 15. Modelo
- 16. Modelo
- 19. Funcionamento da Aplicação Figura 1: Imagem Original
- 20. Funcionamento da Aplicação Figura 2: Seleção de amostras
- 21. Funcionamento da Aplicação Figura 3: Gráfico do erro calculado
- 22. Funcionamento da Aplicação Figura 4: Imagem final classificada
- 23. Resultados
- 25. Resultados Comparação quanto ao Número de Neurônios
- 30. Resultados Comparação quanto ao Número de Pixels
- 34. Resultados Comparação quanto a Quantidade de Amostras
- 39. Problemas de Escolha de Amostra
- 41. Aplicação do Classificador de Imagens baseado em Redes Neurais Artificiais na Análise de Redução de Área Verde
- 43. Aplicação do Classificador de Imagens baseado em Redes Neurais Artificiais na Análise de Redução de Área Verde Calculando a área verde da imagem antes e subtraindo da área verde depois do processo de desmatamento é verificado uma redução de aproximadamente 37% da cobertura vegetal. ANTES DEPOIS
- 46. Obrigado!