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Abstract

O estudo propõe uma metodologia de código aberto para o monitoramento de áreas de restauração no Cerrado brasileiro por meio de sensoriamento remoto. Considerando os desafios da restauração em um bioma fortemente impactado por atividades antropogênicas, a metodologia emprega imagens de satélite e o algoritmo Random Forest no Google Earth Engine, possibilitando a classificação detalhada da cobertura vegetal e a identificação de 19 classes de uso do solo. A abordagem demonstrou boa acurácia (80%), oferecendo uma alternativa eficiente e econômica para avaliar o progresso de iniciativas de restauração em larga escala. A metodologia tem potencial para ser adaptada a outros biomas, servindo como uma ferramenta estratégica para subsidiar políticas de restauração e priorizar intervenções em áreas que demandem atenção adicional.

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Institutions
  • 1 Lapig - UFG
  • 2 Instituto de Pesquisa Ambiental da Amazônia
  • 3 Universidade Federal de Goiás / Lapig
Track
  • 20. Land use and land cover change
Keywords
Classificação supervisionada
Random Forest
Google Earth Engine
Regeneração