Detecção de favelas cariocas em ortoimagens utilizando deep learning com arquitetura U-Net
Abstract
Este estudo avaliou o desempenho da arquitetura U-Net na identificação de favelas em ortoimagens de alta resolução, utilizando máscaras manuais como referência. Foram comparados modelos treinados com e sem data augmentation. O modelo com data augmentation apresentou melhor desempenho em IoU, F1-Score e Precisão, enquanto o modelo sem augmentation obteve maior Revocação, evidenciando o trade-off entre sensibilidade e controle de falsos positivos. Apesar das dificuldades em áreas pequenas e de baixo contraste visual, os resultados confirmam o potencial da U-Net para o mapeamento de assentamentos precários.
Fields of Study & Subjects
Remote-Sensing Image Classification
Automated Road and Building Extraction
Advanced Neural Network Applications
Publication details
- Journal / source
- Coleção Estudos Cariocas
- Volume
- 13
- Issue
- 4
- Pages
- 195–195
- Publication date
- 5 February 2026
- Language
- PT