Utilização do classificador Random Forest para Classificação do Uso e Cobertura da Terra a partir de Dados Sentinel 1 e 2 em região campestre no bioma Mata Atlântica

Resumo

O uso de mapas de uso e cobertura do solo é essencial para o monitoramento ambiental, para isso é necessário a utilização de técnicas de sensoriamento remoto. Pensando nisso, o presente trabalho teve como objetivo a utilização dos atributos: Coeficiente de Retroespalhamento, Decomposição Polarimétrica e Coerência Interferométrica, do sensor Sentinel 1, e as bandas R, G, B, NIR, e índices de vegetação NDVI e SAVI, do sensor Sentinel 2, para identificar a melhor combinação de variáveis de entrada do algoritmo de classificação Random Forest (RF) utilizando a acurácia, em uma área nos “Campos de Cima da Serra”, pertencente ao bioma Mata Atlântica. O trabalho identificou que a utilização dos três atributos do Sentinel 1, em conjunto com as bandas ópticas do Sentinel 2, teve melhor acurácia (93%), embora a utilização apenas das bandas ópticas obteve 89% de acurácia. Todavia, quando utilizado apenas atributos SAR, obteve a menor acurácia (67%). A elaboração desta metodologia servirá como base para a continuidade da presente pesquisa, utilizando técnicas mais robustas, como análise de séries temporais via SITS (Satellite Image Time Series Analysis), com a geração de resultados para o monitoramento da mata atlântica na região sul do País, e de subsídio para testes de monitoramento do bioma pampa, pela sua alta capacidade de análise de séries temporais, a partir de diferentes plataformas, em um pacote de código aberto.