Aprendizado de máquina e uso de séries temporais de imagens Sentinel-2 no monitoramento da cobertura e uso da terra.

Aprendizado de máquina e uso de séries temporais de imagens Sentinel-2 no monitoramento da cobertura e uso da terra.

Considerando a acelerada dinâmica de expansão da fronteira agropecuária em regiões da Amazônia brasileira, este estudo teve como objetivo identificar alterações no uso da terra na região noroeste do Maranhão e leste do Pará, por meio de séries temporais do Sentinel-2 e o algoritmo Random Forest.

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Bibliographic Details
Main Authors: TAVARES, A. S., FELIX, F. C., COUTINHO, A. C., ANTUNES, J. F. G., ESQUERDO, J. C. D. M.
Other Authors: ANDRÉ SILVA TAVARES, BOLSISTA CNPQ PROJETO TERRACLASS AMAZÔNIA; FILIPE CASTRO FELIX, BOLSISTA CNPQ PROJETO TERRACLASS AMAZÔNIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA.
Format: Anais e Proceedings de eventos biblioteca
Language:Portugues
pt_BR
Published: 2023-04-04
Subjects:Amazônia Legal, Random Forest, TerraClass, Séries temporais, Aprendizado de máquina, Machine learning, Sensoriamento Remoto, Uso da Terra, Remote sensing, Land use, Time series analysis,
Online Access:http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1152991
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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1152991

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