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