MAPEAMENTO DE ÁREAS DE FRUTÍFERAS A PARTIR DE DADOS SENTINEL-2A E TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING

O objetivo consistiu em mapear e identificar as áreas plantadas de frutíferas, além da identificação automática dos padrões espectrais das principais das espécies cultivadas na região do São Francisco Pernambucano. Foi utilizado o sensor Mapir RGN acoplado a RPA para sobrevoo de áreas com cultivo de uva e manga. Utilizou-se também dados Sentinel 2A para o monitoramento dos cultivos em larga escala. O processamento e classificação supervisionada das imagens Sentinel foi conduzido na plataforma Google Earth Engine – GEE, pelo algoritmo SVM (Support Vector Machine). Observou-se que a resposta espectral das faixas do verde, vermelho e infravermelho próximo se diferem significativa entre si para uva e manga. Identificou-se, com precisão, a localização e extensão de cada área produtiva de Uva e Manga, sendo que a implantação de ambas as espécies frutíferas está situada predominantemente no município de Petrolina, seguida de Santa Maria da Boa Vista e Lagoa Grande.