Detecção de girassol baseado em dados do sensor MSI/Sentinel-2 e computação em nuvem no Google Earth Engine

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Iniciação Científica - Pôster
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Resumo

Este estudo utiliza técnicas de sensoriamento remoto e algoritmos de classificação supervisionada para mapear áreas cultivadas com girassol em Goiás. Foram analisadas imagens multiespectrais do sensor MSI dos satélites Sentinel-2, processadas na plataforma Google Earth Engine. A classificação foi realizada com o algoritmo Random Forest, que apresentou acurácia de 94,7%, destacando a importância das bandas da borda do vermelho e do infravermelho de ondas curtas, além de índices espectrais como NDYI e YFI. A metodologia foi aplicada para monitorar o cumprimento do vazio sanitário do girassol, confirmando a ausência da cultura no período determinado. O estudo sugere que essa abordagem pode ser utilizada para o monitoramento agrícola e fitossanitário, auxiliando na estimativa de áreas plantadas e na gestão de cultivos.

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Instituições
  • 1 Instituto Federal de Educação, Instituto Federal de Goiás
  • 2 IFG
  • 3 Instituto Federal de Goiás
Eixo Temático
  • 1. Agricultura e pecuária
Palavras-chave
Classificação supervisionada
Random Forest
Índices espectrais
Vazio sanitário
Gestão de cultivos