# Classificação de Imagens RGB com SVM — CEAO-802 Repositório do trabalho de classificação supervisionada de imagens de sensoriamento remoto RGB usando Transfer Learning (MobileNetV2) como extrator de atributos e SVM como classificador. Dados de Guaratinguetá (SP), 13 classes de cobertura do solo. ## Estrutura ``` DADOS CEAO 2026/ ├── docs/ # Documentação técnica do projeto │ ├── about.md # Descrição, fluxo de trabalho e limitações │ ├── authors.md # Autoria e colaboradores │ └── changelog.md # Histórico de versões │ ├── trabalho/ # Análise principal │ ├── RGB/ # Imagens brutas (gitignored — obter separadamente) │ ├── amostra/ # Versão parcial: 50 imagens/classe (650 total) │ │ ├── trabalho_svm_rgb.qmd # Código da análise (Quarto/R) │ │ ├── outputs_parcial/ # CSVs de resultados e cache .rds │ │ └── apresentacao/ # Material de apresentação │ │ ├── apresentacao_svm_rgb.qmd │ │ ├── SVM GUARA 802.pdf │ │ └── SVM GUARA - 802.pptx │ └── completo/ # Versão completa: todas as imagens disponíveis │ ├── trabalho_svm_rgb_completo.qmd │ └── outputs_completo/ # CSVs de resultados e cache .rds │ └── artigo/ # Artigo científico ├── artigo_svm_rgb.tex ├── Referencias.bib ├── Referencias_SVM.bib ├── Classificação_de_Imagens_...pdf # PDF final └── artigos-referencia/ # Referências bibliográficas em PDF ├── lacerda-et-al_2023_classificacao-rgb-termal-arp.pdf └── datasets_2026.pdf ``` ## Dados brutos A pasta `trabalho/RGB/` não é versionada (imagens .tiff, ~GB). Deve permanecer localmente como dado de entrada. Solicitar acesso aos dados originais aos autores. As imagens foram cedidas pelo Ten Cel Habermann. ## Reprodução dos resultados 1. Clonar o repositório 2. Obter e posicionar as imagens em `trabalho/RGB/` 3. Abrir `trabalho/amostra/trabalho_svm_rgb.qmd` no RStudio e renderizar 4. Os outputs são salvos automaticamente em `outputs_parcial/` ## Autores 1T Generoso · 1T João Marcos · 1T Vitor Cesa — CEAO-802, Métodos de Análise de Dados