INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO MAPEAMENTO E ATUALIZAÇÃO DO CULTIVO DE CAFÉ
Palavras-chave:
Mapeamento de café, Machine learning, Mudanças do uso do soloResumo
A cafeicultura demanda o mapeamento e monitoramento de suas áreas para melhor compreensão de sua ocupação e dinâmica. Este estudo propõe uma metodologia para atualizar a base de dados sobre o cultivo de café e avaliar a acurácia do mapeamento da dinâmica cafeeira em Nova Resende, MG. Foram utilizadas imagens do satélite Sentinel-2 e os índices de vegetação. A classificação das áreas de café foi realizada com o Random Forest na plataforma Google Earth Engine. Em 2021, a área plantada de café em Nova Resende aumentou 5,6% em relação a 2017. Os resultados se mostraram promissores, com um índice Kappa acima de 0,9. As técnicas de detecção apresentaram uma resposta espectral diferente entre cafezais e áreas de florestas, proporcionando uma maior acurácia. O algoritmo Random Forest se mostrou robusto e de fácil aplicação.
