USO DE DRONE EM MAPEAMENTO DE AÇAIZAIS NO ESTUÁRIO AMAZÔNICO, AMAPÁ

A classificação de imagens está se tornando uma ferramenta cada vez mais útil para ajudar a monitorar e planejar o uso da terra. No aprendizado de máquina, os algoritmos são projetados para “aprender” com os próprios dados e melhorar nas tarefas que realizam. Este trabalho teve como objetivo avaliar a eficácia de diferentes modelos de aprendizado de máquina para classificar áreas de açaizais no estado do Amapá. No caso deste estudo, o modelo Random Forest foi o que apresentou o melhor desempenho, alcançando 76% de acurácia e um índice Kappa de 69%, que indica uma precisão razoável na identificação de áreas com e sem açaizais. A combinação de imagens ópticas com dados SAR e o uso de índices, como o NDVI, são estratégias planejadas para melhorar a precisão e destacar melhores áreas de desenvolvimento.