{"id":4463,"date":"2021-12-08T21:13:56","date_gmt":"2021-12-09T00:13:56","guid":{"rendered":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/?p=4463"},"modified":"2025-09-03T18:46:50","modified_gmt":"2025-09-03T21:46:50","slug":"defesa-de-dissertacao-15-12-2021-davi-bortolotti-batista","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/defesa-de-dissertacao-15-12-2021-davi-bortolotti-batista\/","title":{"rendered":"Defesa de disserta\u00e7\u00e3o (15\/12\/2021): Davi Bortolotti Batista"},"content":{"rendered":"

Discente:\u00a0<\/strong>Davi Bortolotti Batista<\/p>\n

T\u00edtulo:\u00a0<\/strong>Segmenta\u00e7\u00e3o Sem\u00e2ntica para Interpreta\u00e7\u00e3o Autom\u00e1tica de Estruturas Geol\u00f3gicas Lineares<\/p>\n

Orientador(es): <\/strong>Diego Barreto Haddad (orientador) e Gabriel Matos Araujo (CEFET\/RJ) (coorientador)<\/p>\n

Banca<\/strong>: Diego Barreto Haddad (presidente), Gabriel Matos Araujo (CEFET\/RJ), Douglas de Oliveira Cardoso (CEFET-RJ), Kenji Nose Filho (UFABC),\u00a0Milena Faria Pinto (CEFET-RJ) e GIlson Antonio Giraldi (LNCC).<\/p>\n

Dia\/Hora: <\/strong>15\/12\/2021 \u00e0s 14:00<\/p>\n

Sala remota: <\/strong>Link do Teams<\/a><\/p>\n

Resumo:<\/strong><\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0A interpreta\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de estruturas geol\u00f3gicas pode agilizar a etapa de trabalho de campo necess\u00e1ria na geotecnia, engenharia civil e na explora\u00e7\u00e3o de recursos naturais como petr\u00f3leo, \u00e1gua e min\u00e9rio, provendo aos geocientistas um maior volume de informa\u00e7\u00f5es advindas de afloramentos rochosos. Par\u00e2metros geol\u00f3gicos enriquecem e melhoram a capacidade preditiva dos modelos geol\u00f3gicos num\u00e9ricos e estat\u00edsticos. As fraturas geol\u00f3gicas s\u00e3o de grande interesse pois indicam regimes de tens\u00f5es pret\u00e9ritos e atualmente ocorrentes na litosfera terrestre, al\u00e9m de serem canais preferenciais de fluidos economicamente importantes.<\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Este trabalho prop\u00f5e uma nova metodologia combinando aprendizado profundo, segmenta\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica e algoritmos cl\u00e1ssicos de vis\u00e3o computacional para interpreta\u00e7\u00e3o de estruturas geol\u00f3gicas lineares de imagens de UAVs (Unmanned Aerial Vehicles).\u00a0\u00a0mostram m\u00e9tricas de Interse\u00e7\u00e3o sobre Uni\u00e3o (IoU) de at\u00e9 74% para os resultados do modelo treinado antes do p\u00f3s-processamento, e at\u00e9 78% depois. A segmenta\u00e7\u00e3o predita foi usada como m\u00e1scara para binariza\u00e7\u00e3o e detec\u00e7\u00e3o de linhas para extrair fraturas com precis\u00e3o. A compara\u00e7\u00e3o de dire\u00e7\u00f5es de\u00a0strike\u00a0<\/em>oriundas da interpreta\u00e7\u00e3o geol\u00f3gica e oriundas das estruturas extra\u00eddas automaticamente exibiu tend\u00eancias e comportamentos muito similares. Os resultados foram comparados com outras t\u00e9cnicas historicamente usadas na \u00e1rea de geoprocessamento e com anota\u00e7\u00f5es manualmente executadas pelos geocientistas, demonstrando precis\u00e3o maior e vis\u00edveis vantagens.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/div>\n
Disserta\u00e7\u00e3o\u00a0<\/strong>\"\"<\/a><\/div>\n
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