CLASSIFICAÇÃO DE ÁREAS QUEIMADAS POR MACHINE LEARNING USANDO DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO

Apresentamos um estudo para melhorar a automação do
processo de classificação de áreas queimadas usando dados
de sensoriamento remoto. Mostramos os atributos mais
relevantes para enriquecer a base de conhecimento e o
resultado da aplicação deles em uma comparação de modelos
de classificação de machine learning. Validamos nosso
estudo com dados de queimadas do Cerrado feitos por
especialistas. Os melhores resultados foram obtidos com
os modelos Random Forest e Neural Networks e indicam
a viabilidade de utilização da abordagem no processo de
classificação de áreas queimadas.