MAPPING OF LAND COVERAGE IN THE DRY PERIOD IN THE SERTÃOS OF CEARENS USING MACHINE LEARNING TECHNIQUES / MAPEAMENTO DA COBERTURA DA TERRA NO PERÍODO SECO NOS SERTÕES CEARENSES UTILIZANDO TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA

Resumo

As plataformas em nuvem associadas a métodos de aprendizado de máquina vêm contribuindo para bons resultados em mapeamentos digitais, seja pelo volume de dados ou pela alta performance. Este trabalho busca o mapeamento da cobertura da terra da mesorregião Sertões Cearenses presente no semiárido brasileiro utilizando o algoritmo Random Forest na plataforma em nuvem Google Earth Engine no período seco (agosto, setembro e outubro) com influência do fenômeno global El Niño de 2016. Resultados indicam as métricas kappa e exatidão global 82% e 85% respectivamente, significando alta acurácia para o mapeamento gerado. As classes que mais acertaram no processo de validação foram as classes “Corpos Hídricos” e “Vegetação Umidade Alta”, por outro lado, a classe “Vegetação de Umidade Moderada” foi a que mais errou pela dificuldade do modelo em separá-la da classe “Vegetação de Umidade Baixa”. A metodologia empregada neste trabalho contribuirá para outros mapeamentos na região possibilitando um melhor entendimento das dinâmicas da cobertura terrestre no semiárido brasileiro.