COMPARAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DA COBERTURA DO SOLO COM RANDOM FOREST E SUPPORT VECTOR MACHINE EM UMA ÁREA DE PROTEÇÃO AMBIENTAL COM IMAGENS DE SATÉLITE DO SENTINEL 2

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Resumo

Este trabalho tem como objetivo apresentar os resultados da comparação da classificação de regiões em imagens do satélite Sentinel – 2 na área de preservação ambiental de Itupararanga, especificamente no entorno do Lago de Itupararanga, no Estado de São Paulo. Com Random Forest (RF) e Support Vector Machine (SVM), índices espectrais NDVI, GNDVI, NDWI, MNDWI e NDBI foram utilizados como descritores para os classificadores. As métricas de avaliação registraram bons desempenhos, com resultados na ordem de 99,27% de acurácia global para SVM Radial, 99,15% para RF, 99,11% para SVM Polinomial e 98,46% para SVM Linear. A partir dos resultados dos classificadores, mapas de cobertura do solo foram geradas.

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Programação
17:00 até 18:30 em 14/04/2025
ESPAÇO PELOURINHO
Instituições
  • 1 Instituto de Ciência e Tecnologia - UNESP - Câmpus de Sorocaba
  • 2 Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”
Eixo Temático
  • 14. Inteligência artificial para observação da terra
Palavras-chave
Classificação Supervisionada
Geoprocessamento
Sensoriamento Remoto