COMPARAÇÃO DO ALGORITMO RANDOM FOREST E LANDTRENDR PARA A IDENTIFICAÇÃO DE ÁREAS DE EUCALIPTO NA SÉRIE TEMPORAL LANDSAT (1985 A 2020)

O presente trabalho tem como objetivo comparar duas metodologias de classificação, Random Forest e LandTrendr implementadas no Google Earth Engine, para identificar áreas de eucalipto baseadas na série temporal do satélite Landsat disponível. Os resultados foram obtidos no mesmo intervalo de tempo, de 1985 a 2021, e integrados a partir da abordagem orientada a objetos geográficos (GEOBIA). Apesar de ambos os métodos terem alcançado resutados satisfatórios, os resultados do LT-GEE combinados ao Geobia apresentou um resultado superior, com acurácia global de 0.990 e um índice Kappa de 0.959, do que a classificação feita pelo algoritmo Random Forest, com 0.979 e 0,949, respectivamente.