Uso de deep learning e machine learning para o mapeamento de Sistemas Agroflorestais

Sistemas Agroflorestais (SAFs) são técnicas agrícolas que podem associar culturas florestais, frutíferas e agrícolas, além de animais, visando a sustentabilidade ambiental, especialmente em regiões tropicais como o Brasil. Entretanto, é um desafio mapear esses sistemas com técnicas de sensoriamento remoto, devido principalmente à sua complexidade estrutural e heterogeneidade de espécies. O objetivo deste estudo foi revisar a literatura disponível sobre o uso de deep learning e machine learning no mapeamento de ambientes agrícolas complexos, com foco para os SAFs. Embora existam avanços no mapeamento de culturas em SAFs, a literatura ainda carece de técnicas visando a detecção desses sistemas produtivos. Os resultados indicam que entre os principais desafios observados estão a similaridade das assinaturas espectrais das áreas e a necessidade de maior resolução espacial e temporal dos sensores utilizados.