UTILIZAÇÃO DE ALGORITMOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS E AVALIAÇÃO DA DEGRADAÇÃO AMBIENTAL NA ILHA DE COTIJUBA (PA)

Reconhecendo a importância do sensoriamento remoto para auxiliar no monitoramento e análise das dinâmicas de degradação, este trabalho teve como objetivo estimar a degradação florestal ocorrida na Ilha de Cotijuba – PA sob a abordagem de perda de cobertura florestal. Para isso, foram identificadas, através da classificação de imagens, a manutenção e diminuição de cobertura vegetal na área de estudo nos anos de 1989 e 2021. Foram coletadas imagens multiespectrais da série Landsat, equivalentes aos anos de 1989 e 2021, com posterior processamento e classificação no Google Earth Engine (GEE) utilizando dois algoritmos de classificação supervisionada disponíveis no GEE: Classification and Regression Trees (CART) e Random Forest (RF). Apesar da desaceleração da degradação florestal demonstrado nos resultados, no decorrer dos últimos 32 anos a cobertura vegetal da ilha apresentou redução significativa, com um valor média aproximado de 18% de perda.