No encerramento da Conference on Patterns, Graphics and Images (SIBGRAPI 2023), em Rio Grande – RS, o aluno da Unifesp Eduardo Bouhid Neto foi agraciado com o prêmio de melhor trabalho de graduação. O artigo é fruto da Iniciação Científica do aluno e contou com a coautoria de Paulo Roberto Costa Pedro e do Prof. Dr. Álvaro Luiz Fazenda, além da orientação do Prof. Dr. Fabio Augusto Faria.
O trabalho propôs um arcabouço de seleção de bandas de imagens multiespectrais de sensoriamento remoto utilizando o algoritmo de estimação de distribuição estocástico (UMDA). A pesquisa teve como objetivo selecionar as bandas espectrais do satélite Landsat-8 que melhor representam áreas de desmatamento, desempenhando um papel crucial no monitoramento dessas regiões vitais para o ecossistema global.
Os resultados dos experimentos realizados foram excepcionais, com diversas composições identificadas pelo algoritmo UMDA alcançando uma acurácia balanceada superior a 90% na tarefa de classificação de segmentos de imagens. Em destaque, a composição de bandas 651 apresentou os melhores resultados tanto para classificação quanto para segmentação semântica, quando comparada a outras composições comumente utilizadas na arquitetura.
O trabalho foi desenvolvido dentro do projeto ForestEyes, que é apoiado pelo Interscity. As bases de dados utilizadas foram produzidas por membros do projeto e pretende-se aplicar os resultados obtidos ao fluxo de trabalho do projeto, de forma a melhorar o desempenho na detecção de desmatamento. O artigo está disponível em: https://arxiv.org/abs/2311.10513
