MACHINE LEARNING PARA DETECÇÃO DE CLASSE DE DESMATAMENTO E DEGRADAÇÃO FLORESTAL

O presente trabalho consiste na detecção dos polígonos de desmatamento via classificação automatizada Random Forest, tendo como área teste o município de São Félix do Xingu-PA. Utilizou-se o software R, onde foram manipulados os dados do projeto DETER Amazônia. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, cuja classificação é feita manualmente. A escolha do município se justifica por possuir altos índices de queimadas e alterações da cobertura florestal da Amazônia Legal. Foram coletadas 1229 amostras de cicatriz de queimada, solo exposto, água e vegetação na data de 25 de agosto de 2024. Os resultados apontaram que o classificador automático identificou polígonos similares aos do DETER, porém, com um maior grau de precisão em relação ao pixel, superestimando menos polígonos do que em relação ao método tradicional. Este estudo se mostra pertinente em uma possível melhora no fluxo de trabalho do projeto, automatizando o principal processo que é o de interpretação de imagens.