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Este estudo analisou o comportamento espectral da vegetação
primária e secundária em uma área de transição entre os
biomas Amazônia e Cerrado, utilizando séries temporais de
imagens Sentinel-2. Foram coletadas amostras de vegetação
secundária, natural, pastagem e corpos d’água, processadas
com o algoritmo Self Organizing Maps (SOM) e Random
Forest. Os resultados mostraram alta precisão na classificação
de pastagem e corpos d’água, mas a distinção entre vegetação
primária e secundária foi dificultada pela similaridade
espectral, especialmente em áreas de transição. A vegetação
secundária, que pode estar em estágios avançados de sucessão
ecológica, apresentou comportamento espectral semelhante
ao da vegetação primária. Apesar desses desafios, o estudo
demonstrou a viabilidade do uso de sensoriamento remoto
para monitorar a regeneração da vegetação no Cerrado, com
potencial para aprimoramento com mais amostras e técnicas.
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