ESCOLA NACIONAL DE CIÊNCIAS ESTATÍSTICAS
Apresentação de Monografia |
A Escola Nacional de Ciências Estatísticas convida para a defesa de Monografia da Graduação intitulada: “IDENTIFICAÇÃO DE FAVELAS E COMUNIDADES URBANAS NA CIDADE DO RIO DE JANEIRO EM IMAGENS DE SATÉLITE UTILIZANDO DEEP LEARNING”
Aluno: Jedielso Sales de Souza
Orientadora: Andrea Diniz da Silva (ENCE/IBGE)
Coorientador: Ian Monteiro Nunes (DPE/COAGRO/IBGE)
Data: 26 de junho de 2024 – Quarta-feira
Horário: 13h30m
Local: Rua André Cavalcanti, 106, sala 306 (auditório) – ENCE
Resumo: Com o crescimento populacional urbano acelerado, as áreas de favelas e comunidades urbanas expandem-se no mesmo ritmo ou até mais rapidamente. A correta identificação e monitoramento em tempo real da dinâmica populacional dessas áreas tornam-se imprescindíveis para garantir políticas públicas adequadas para essa população e, consequentemente, melhores condições de vida. Tradicionalmente os estudos para os níveis geográficos mais desagregados, como favelas, se fazem com base em dados de censos demográficos, porém, na medida em que se afastam da data de referência, esses dados deixam de representar bem a realidade dessas áreas. Este estudo propõe uma alternativa aos dados censitários a partir da implementação do algoritmo de aprendizado profundo U-Net para a identificação de favelas e comunidades urbanas na cidade do Rio de Janeiro. Os resultados revelaram uma média de IoU de 0,7131 e F1-Score de 0,6603, indicando um desempenho promissor do modelo U-Net na identificação de favelas e comunidades urbanas em imagens de satélite nas quatro Áreas de Planejamento analisadas até o momento.
Palavras-chave: Favelas; Comunidades Urbanas; Deep Learning; Segmentação Semântica; U-Net; Imagem de Satélite.
Banca examinadora:
Andrea Diniz da Silva (ENCE/IBGE) – Orientadora
Ian Monteiro Nunes (DPE/COAGRO/IBGE) – Coorientador
José André de Moura Brito (ENCE/IBGE)
Coordenação de Graduação
Renata Pacheco Nogueira Duarte