Análise do Uso e Cobertura da Terra Utilizando Imagens Sentinel-2A e Inteligência Artificial

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Autor(a) principal: Wolfer, Matheus Frigo
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Marchesan, Juliana, Alba, Elisiane, Schuh, Mateus, Honnef, Dionatas Henrique, Oliveira, Helena Silva, Pereira, Rudiney Soares
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Anuário do Instituto de Geociências (Online)
Texto Completo: https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/35620
Resumo: O objetivo do presente estudo consistiu em avaliar a eficiência dos algoritmos de aprendizado de máquina Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) e Artificial Neural Network (ANN) na classificação supervisionada de usos e cobertura da terra utilizando imagens MSI/Sentinel-2A na bacia hidrográfica do Rio Pardo – RS. O processo de classificação foi conduzido por meio do software R utilizando o pacote caret. Os algoritmos foram avaliados utilizando os valores de acurácia de 30 repetições da validação cruzada. Para cada repetição foram atribuídos pesos para ordenamento dos algoritmos de acordo com a eficiência, de modo a verificar se os mesmos se diferiram estatisticamente utilizando o teste de Friedman e Nemenyi. O algoritmo RF apresentou o melhor resultado de acurácia média (0,9973) seguido do SVM (0,9937) e ANN (0,5628). Os algoritmos se diferiram estatisticamente entre si, sendo possível inferir que o RF pode ser utilizado de forma eficiente para classificação do uso e cobertura da terra, por meio de imagens MSI/Sentinel-2A. Neste contexto, o presente estudo demonstrou que os algoritmos de aprendizado de máquina aliados às imagens de média resolução espacial possibilitam adquirir resultados de boa precisão e confiabilidade, os quais poderão auxiliar em estudos ambientais futuros, permitindo a obtenção de resultados de forma rápida e eficiente.
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O algoritmo RF apresentou o melhor resultado de acurácia média (0,9973) seguido do SVM (0,9937) e ANN (0,5628). Os algoritmos se diferiram estatisticamente entre si, sendo possível inferir que o RF pode ser utilizado de forma eficiente para classificação do uso e cobertura da terra, por meio de imagens MSI/Sentinel-2A. Neste contexto, o presente estudo demonstrou que os algoritmos de aprendizado de máquina aliados às imagens de média resolução espacial possibilitam adquirir resultados de boa precisão e confiabilidade, os quais poderão auxiliar em estudos ambientais futuros, permitindo a obtenção de resultados de forma rápida e eficiente.Universidade Federal do Rio de JaneiroWolfer, Matheus FrigoMarchesan, JulianaAlba, ElisianeSchuh, MateusHonnef, Dionatas HenriqueOliveira, Helena SilvaPereira, Rudiney Soares2020-12-18info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/3562010.11137/2020_4_395_403Anuário do Instituto de Geociências; Vol 43, No 4 (2020); 395_403Anuário do Instituto de Geociências; Vol 43, No 4 (2020); 395_4031982-39080101-9759reponame:Anuário do Instituto de Geociências (Online)instname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJporhttps://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/35620/22010/*ref*/Abdi, A.M. 2019. 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