SENSORIAMENTO REMOTO E APRENDIZADO DE MÁQUINA APLICADOS NO MAPEAMENTO HÍDRICO DO SISTEMA CANTAREIRA - Oliveira, Lucas; Prado Osco, Lucas; Marcato Jr, José; Marques Ramos, Ana Paula; de Souza, Mauricio (Revista Tamoios, 2023)
<span id="docs-internal-guid-27048081-7fff-2743-c662-ebdf697634a5" style="font-size: 9pt; font-family: ’Times New Roman’; color: #000000; background-color: transparent; font-weight: 400; font-style: normal; font-variant: normal; text-decoration: none; vertical-align: baseline; white-space: pre-wrap;">O monitoramento de recursos hídricos serve como base para tomada de decisão e para amenizar os efeitos de futuras crises hídricas, como, por exemplo, a crise no Sistema Cantareira, área de estudo deste trabalho, no biênio 2013/14. Investigamos a confiabilidade da classificação de imagens, utilizando técnicas de sensoriamento remoto e aprendizado de máquina no contexto de recursos hídricos, que é um recurso indispensável para a sociedade. Os experimentos foram realizados nas seis represas que compõem o Sistema Cantareira, e utilizamos imagens multiespectrais orbitais RapidEye, que apresentam uma resolução espacial de 5 metros. Foram testados quatro métodos de classificação, sendo eles: Distância Mínima, Máxima Verossimilhança, Mapeamento do Ângulo Espectral e Random Forest. Os métodos Distância Mínima, Máxima Verossimilhança e Random Forest atingiram uma acurácia superior a 95%, sendo Random Forest, o único método de aprendizado de máquina, com a maior acurácia (98,06%). Os resultados mostram que a combinação de imagens RapidEye com as técnicas clássicas e de aprendizado de máquina permitiram o mapeamento detalhado e acurado de recursos hídricos no Sistema Cantareira, podendo ser replicados em outras áreas de estudo. Como resultado, tem-se também a geração de um conjunto de dados rotulados, disponibilizado para a realização de experimentos futuros.