Detecção de feições erosivas em bacias hidrográficas por técnicas de sensoriamento remoto e classificação supervisionada com base em algoritmo de aprendizado de máquina.

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Autoria: ALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; MEIRA, M. A.; ALVES, D. E.

Resumo: O presente estudo teve como finalidade o monitoramento e mapeamento de feições erosivas, tendo como área piloto a microbacia do Caiador localizada no município de Silvânia, Estado de Goiás (GO). Deste modo, recorreu-se ao uso de séries temporais de imagens de satélite Sentinel-2 (3 anos), amostras coletadas em tela do computador e técnicas de Sensoriamento Remoto, como processamento digital de imagens e classificação supervisionada Random Forest. O VIgreen e o EVI foram os índices de vegetação mais importantes na classificação supervisionada Random Forest. As séries temporais de imagens Sentinel-2 (3 anos) foram fundamentais para identificar áreas em pousio, sem confundi- las com feições erosivas, tornando o monitoramento e o mapeamento mais precisos. Com base nos resultados alcançados, a metodologia desenvolvida neste estudo atendeu com satisfação os objetivos almejados. A classificação supervisionada Random Forest apresentou as seguintes acurácias: K = 0.99, AG = 0.99 e F1-score = 0.99.

Ano de publicação: 2025

Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings

Unidade: Embrapa Solos

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