Classificação do uso do solo de uma bacia hidrográfica por meio de algoritmos de machine learning - Sampaio, Rafael João; Maya, Carol Santos Shuenck; Pires, Gisele Dornelles; Silva, Fabrício Polifke da (Revista Engenharia, Meio Ambiente e Inovação, 2019)
O monitoramento do uso de solo em uma bacia hidrográfica é fundamental para gestão dos recursos hídricos, sendo essa importância ampliada em bacias com altas taxas de urbanização, em que se eleva o grau do efeito antrópico no ambiente. O uso de algoritmos de aprendizado de máquinas aplicado a imagens de satélite tem se apresentado nos últimos anos como uma alternativa promissora para convecção de mapas de cobertura do solo. Este trabalho analisa o desempenho dos algoritmos árvore de decisão (DT), floresta aleatória (RF), máquina de vetor suporte (SVM) e k vizinhos mais próximos (K-NN) para classificar o uso do solo na bacia do rio Iguaçu – Sarapuí – RJ por meio de uma imagem Landsat 8 OLI/TIRS. Esta bacia é fortemente degradada, possuindo grandes áreas urbanas e industriais. Foram utilizados 5 mil pontos de amostragem, divididos em um conjunto de treinamento (77%) e teste (33%). As sete primeiras bandas espectrais mais o Índice de Vegetação Normalizado (NDVI) foram combinadas em treze ensaios diferentes. O algoritmo árvore de decisão e K-NN foram que obtiveram melhores desempenhos, alcançando 75% de acerto. Entre os ensaios, os melhores ensaios consideraram as bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 6. As maiores taxas de acerto em relação as classes foram em áreas urbanas (83%) e floresta (88%).