IDENTIFICAÇÃO DE ÁREAS RURAIS UTILIZANDO TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL EM IMAGENS DE SATÉLITE
Palavras-chave:
Aprendizado de Máquina, Detecção de Objetos, Monitoramento AgrícolaResumo
Este trabalho trata de uma pesquisa em andamento que tem o objetivo de desenvolver um modelo de Visão
Computacional baseado na arquitetura YOLOv8 para a detecção automática de elementos em imagens de satélite de
áreas rurais, como lavouras, edificações, pastagens, vegetação e solo exposto, facilitando o mapeamento territorial
agrícola. Utilizando um conjunto de dados preparado manualmente para a tarefa, o modelo inicialmente foi treinado,
validado e testado com o auxílio de técnicas de aumento de dados. Os resultados iniciais mostraram desempenho
satisfatório para classes bem definidas, como edificações, mas menor precisão e revocação para categorias visualmente
semelhantes, como pastagens e solo exposto. Conclui-se que ajustes no balanceamento dos dados e nos parâmetros do
modelo são necessários nos próximos passos da pesquisa para melhorar sua eficácia no monitoramento agrícola
automatizado.
