Análise automatizada de desmatamento por imagens de satélite utilizando machine learning

Battilana, Igor Brinker

dc.contributor.author	Battilana, Igor Brinker
dc.date.accessioned	2025-05-22T21:45:34Z
dc.date.available	2025-05-22T21:45:34Z
dc.date.issued	2023
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11690/4174
dc.description.abstract	Este artigo apresenta uma metodologia para análise automática de desmatamento utilizando datasets de imagens obtidas por satélite e técnicas de machine learning. Com base nas imagens do satélite Sentinel-2 disponíveis no Google Earth Engine (GEE), foi aplicado o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) para identificar áreas com vegetação. Posteriormente, um modelo de árvore de decisão (decision tree) foi treinado e utilizado para classificar áreas como desmatadas ou não desmatadas. A técnica proposta oferece uma abordagem eficiente e automatizada para monitorar e avaliar o desmatamento em regiões de floresta atlântica.	pt_BR
dc.publisher	Universidade La Salle	pt_BR
dc.subject	Análise de desmatamento	pt_BR
dc.subject	Imagens de satélite	pt_BR
dc.subject	Inteligência artificial	pt_BR
dc.subject	NDVI	pt_BR
dc.subject	Aprendizado de máquina	pt_BR
dc.subject	Google earth engine	pt_BR
dc.subject	Modelo de árvores de decisão	pt_BR
dc.title	Análise automatizada de desmatamento por imagens de satélite utilizando machine learning	pt_BR
dc.type	TCC	pt_BR
dc.location.country	Brasil
dc.degree.local	Canoas, RS
dc.degree.graduation	Ciência da computação