Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto

Dados dos sensores SAR possuem a vantagem de serem menos influenciados por presença de nuvens, possibilitando maior frequência temporal para monitoramento de alvos agrícolas. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi utilizar dados SAR para discriminar diferentes espécies agrícolas e alvos naturais no município de Luiz Eduardo Magalhães – Bahia, em duas safras. Foi utilizada abordagem temporal, com 12 imagens SAR/Sentinel-1tanto para a segunda safra de 2017 quanto para a primeira safra de 2018. O classificar utilizado foi o Random Forest e as amostras de treinamento foram adquiridas em visitas de campo. Entre os resultados, a classificação do algodão obteve as melhores acurácias para ambas as safras. Na segunda safra de 2017 houve confusão entre as classes de milheto, milho e sorgo e entre as classes de eucalipto, café e cerrado, além das classes grama e pastagem. Para a primeira safra de 2018 obteve-se acurácias melhores para separação das espécies agrícolas.