Uso de deep learning e machine learning para o mapeamento de sistemas agroflorestais.
Uso de deep learning e machine learning para o mapeamento de sistemas agroflorestais.
Autoria: SOARES, V. B.; PARREIRAS, T. C.; SILVA, G. B. S. da; FURUYA, D. E. G.; BOLFE, E. L.; CASTRO, V. H. M. e de C.
Resumo: Sistemas Agroflorestais (SAFs) são técnicas agrícolas que podem associar culturas florestais, frutíferas e agrícolas, além de animais, visando a sustentabilidade ambiental, especialmente em regiões tropicais como o Brasil. Entretanto, é um desafio mapear esses sistemas com técnicas de sensoriamento remoto, devido principalmente à sua complexidade estrutural e heterogeneidade de espécies. O objetivo deste estudo foi revisar a literatura disponível sobre o uso de deep learning e machine learning no mapeamento de ambientes agrícolas complexos, com foco para os SAFs. Embora existam avanços no mapeamento de culturas em SAFs, a literatura ainda carece de técnicas visando a detecção desses sistemas produtivos. Os resultados indicam que entre os principais desafios observados estão a similaridade das assinaturas espectrais das áreas e a necessidade de maior resolução espacial e temporal dos sensores utilizados.
Ano de publicação: 2025
Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings
Unidade: Embrapa Meio Ambiente
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