XX SBSR
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Artigo em Evento (Conference Proceedings)
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Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
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1° Autor
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Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
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Afiliação (4° Autor)
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Afiliação (5° Autor)
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Afiliação (6° Autor)
e-Mail (6° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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O uso de séries temporais de imagens de satélite aliadas a algoritmos de aprendizado de máquina é uma abordagem que vem sendo aprimorada nos últimos anos. Considerando a acelerada dinâmica de expansão da fronteira agropecuária em regiões da Amazônia brasileira, este estudo teve como objetivo identificar alterações no uso da terra na região noroeste do Maranhão e leste do Pará, por meio de séries temporais do Sentinel-2 e o algoritmo Random Forest. Foram coletadas amostras aleatórias do mapa TerraClass 2014 e, para aprimorar o conjunto amostral, utilizou-se o algoritmo de mapas auto-organizáveis. Os resultados mostraram que as transições mais expressivas, entre 2014 e 2020, ocorreram em áreas de agricultura temporária, com aumento de 265%, e silvicultura, com 176%. O protocolo metodológico promoveu ganhos importantes frente à performance dos mapeamentos convencionais e mostrou ter potencial para auxiliar no monitoramento das mudanças no uso da terra no território nacional. ABSTRACT: machine learning algorithms is an approach that has been improved in recent years. Considering the accelerated dynamics of expansion of the agricultural frontier in regions of the Brazilian Amazon, this study aimed to identify changes in land use in the northwest region of Maranhão and eastern Pará, using Sentinel-2 time series and the Random Forest algorithm. . Random samples were collected from the TerraClass 2014 map and, to improve the sample set, the algorithm of self-organizing maps was used. The results showed that the most significant transitions, between 2014 and 2020, occurred in areas of temporary agriculture, with an increase of 265%, and forestry, with 176%. The methodological protocol promoted important gains compared to the performance of conventional mappings and showed the potential to assist in the monitoring of changes in land use in the national territory.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
FileName
(?)
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