CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA UTILIZANDO ALGORÍTMO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA NO GOOGLE EARTH ENGINE PARA O SEMIÁRIDO DE PERNAMBUCO
Caatinga, Pastagem, Agricultura
A distribuição irregular de chuvas e a alta evapotranspiração restringem o desenvolvimento econômico na região semiárida brasileira, baseado na pecuária, agricultura de sequeiro e extração de lenha. O entendimento da dinâmica das mudanças de cobertura e uso da terra nessa região é uma condição importante para o desenvolvimento de estratégias de adaptação aos efeitos do clima. O sensoriamento remoto é uma alternativa de baixo custo que pode abranger áreas extensas. Assim, o objetivo deste estudo foi mapear e analisar a classificação de uso e cobertura do solo no semiárido pernambucano, por meio de uma plataforma baseada na nuvem, utilizando métodos de aprendizado de máquina na região semiárida de Pernambuco. Utilizou-se a plataforma do Google Earth Engine para classificar área urbana e solo exposto, pastagens, caatinga aberta, caatinga densa, floresta perene e água. O algoritmo de aprendizado de máquina utilizado foi o Random Forest. Foram coletados 3000 pontos para treinamento e teste da classificação. Foram extraídos dados de área e NDVI médio destas classes. As classificações tiveram precisão geral de 78,4% e 76,8%, os dados de área concordam com a literatura e as médias de NDVI possibilitaram a diferenciação das classes. O algoritmo de classificação desenvolvido obteve boa precisão e pode contribuir na análise e extração de dados para estudos ambientais, colaborar para tomadas de decisão no planejamento e gestão dos municípios de Pernambuco.