Análise comparativa de técnicas de aprendizado de máquina para o mapeamento multiescala de uma sub-bacia no sul de minas gerais

Resumo

Os resultados apresentados constataram que os métodos utilizados na confecção dos mapas de Uso e Cobertura do solo apresentam um desempenho consideravelmente eficiente, entretanto, é notório que um deles concede um diagnóstico mais próximo da realidade: algoritmo/classificador SVM. Ademais, sobre os resultados dos mapas de Uso e Cobertura do solo no que se refere à análise temporal entre os anos 2018 e 2022, nota-se um processo de urbanização e degradação ambiental ao longo do tempo, visto que ocorre uma diminuição da área de vegetação e um aumento da área de pastagem. Foi possível comprovar essa afirmação a partir da observação do mapa NDVI. Seguindo essa linha de raciocínio, ainda que o algoritmo SVM apresente um desempenho mais confiável, é possível minimizar o problema da confusão espectral observada no algoritmo RF, realizando uma alteração manual na extração e classificação das amostras que foram aplicadas no treinamento desse método. Além disso, ao se comparar os resultados dos NDVI’s para os anos de estudo, é importante ressaltar que algumas diferenças ocorreram devido à diferença do satélite que foi usado para as classificações, além de ser necessário levar em consideração que imagens mais atuais possuem maior acurácia nos resultados, visto o avanço tecnológico na área. Em síntese, é importante ressaltar a importância desse ramo de pesquisa para o processo de aprendizagem acadêmica e profissional, visto que é crucial compreender os impasses que o crescimento urbano pode causar na preservação ambiental de determinada área. Esse tipo de estudo orienta as decisões e incentiva o desenvolvimento de políticas públicas com olhares mais atentos para o desenvolvimento ordenado e sustentável.