SEGMENTAÇÃO DE INSTÂNCIAS EM IMAGENS LANDSAT PARA INDIVIDUALIZAÇÃO DE PIVÔS CENTRAIS DE IRRIGAÇÃO

A técnica de segmentação de instâncias (Instance segmentation) foi utilizada neste estudo para detecção, segmentação e classificação individualizada de Sistemas de Pivôs Centrais de Irrigação (SPCI) no estado de Minas Gerais no período de 2015 a 2021. Foi empregado o modelo de Deep Learning (DL) usando a rede Mask R-CNN. A metodologia possibilitou fornecer informações pontuais como: forma, localização e dimensão dos SPCI. O resultado mostrou que ao longo do período analisado a irrigação por SPCI dobrou em número, com destaque para os municípios de Paracatu e Unaí localizados no noroeste do estado de Minas Gerais. Obteve-se 63,5% de IOU entre o mapa de referência produzido pela Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA) e a classificação automática realizada pelo modelo DL.