Classificação de Regiões em Imagens do Satélite Sentinel 2 através de Inteligência Artificial - Galvão, Jonilson Michel Fontes [UNESP] (2023)
A disponibilidade de recursos para estudo e compreensão da dinâmica do uso e cobertura do solo através de sensoriamento remoto por meio de técnicas de classificação com auxílio de aprendizado de máquina tem ganho destaque nos últimos anos. Este trabalho visa apresentar resultados da classificação de regiões em imagens do satélite Sentinel-2 da Área de Preservação Ambiental de Itupararanga, especificamente no entorno da represa de Itupararanga, no Estado de São Paulo. Através do pré-processamento e utilização de índices espectrais (NDVI, GNDVI, NDWI, MNDWI e NDBI) foi feita a classificação da cobertura do solo da região usando as técnicas de inteligência artificial: Random Forest (RF) e Support Vector Machine (SVM). As métricas de avaliação de desempenho registraram excelentes resultados com 99,27% de acurácia global para SVM com kernel radial e 99,15% para RF. O cálculo da cobertura do solo realizado por meio do SVM com kernel radial resultou em 3,4% de agricultura, 7,0% de água, 24,0% de vegetação arbórea, 4,2% de eucalipto, 27,7% de vegetação rasteira, 14,9% de solo exposto, 7,2% de interação solo e arbusto, 14,0% de área urbana e 0,2% de nuvem nas imagens analisadas.