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Abstract

A erosão do solo é um processo natural e pode ocorrer inclusive  em ecossistemas em equilíbrio. As intervenções antrópicas pode elevar a taxa de incidência desse processo gerando a "erosão acelerada". No Brasil, onde a expansão da rede elétrica é fundamental para o desenvolvimento econômico, o desmatamento e a movimentação de terra durante a construção das linhas de transmissão de energia intensificam o processo erosivo. Isso gera impactos socioeconômicos e ambientais de grandes proporções, como a instabilidade do solo e prejuízos à infraestrutura de transmissão de energia. Este estudo analisa o uso de redes neurais convolucionais, especificamente as arquiteturas D-LinkNet e LinkNet, na identificação de áreas afetadas pela erosão, buscando uma abordagem eficiente para monitoramento em larga escala. Os resultados podem auxiliar no desenvolvimento de práticas sustentáveis, garantindo a proteção do solo e a minimização dos danos ambientais e econômicos associados a projetos de transmissão de energia.

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Institutions
  • 1 Instituto SENAI de Inovação em Energias Renováveis (ISI-ER)/Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
  • 2 SENAI
  • 3 Instituto SENAI de Inovação em Energias Renováveis (ISI-ER)
  • 4 Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
Track
  • 14. Artificial intelligence for earth observation
Keywords
Erosão
Rede Neural Convolucional
D-linkNet
LinkNet
Degradação do Solo