O uso do Extreme Gradient Boosting na classificação da cobertura e uso da terra: Uma análise bibliométrica

O algoritmo de classificação Extreme Gradient Boosting (XgBoost) é um algoritmo de árvore de decisão. O uso do XgBoost cresceu, gradativamente, na área de cobertura e uso da terra, devido ao seu desempenho igual ou superior quando comparado a algoritmos tradicionais, como Random Forest. Logo, objetiva-se, através da análise bibliométrica, analisar os trabalhos que utilizaram o XgBoost na classificação da cobertura e uso da terra. Os resultados demostram que o uso do XgBoost é recente, porém há uma tendência crescente no número de publicações utilizando-o. As principais fontes de publicações são periódicos na área de sensoriamento remoto. Percebe-se que a maioria dos trabalhos analisados busca comparar diversos algoritmos de classificação, revelando uma tendência: a procura do melhor algoritmo na classificação da cobertura e uso da terra. Por fim, nota-se que o XgBoost surge como uma opção viável na classificação da cobertura e uso da terra.