Detecção de cultura agrícola do tomate utilizando técnicas de sensoriamento remoto
Palavras-chave:
MSI/Sentinel-2, Random Forest, Solanum lycopersicum, Classificação supervisionadaResumo
O estado de Goiás é um forte produtor e exportador de tomates. Dessa forma, o desenvolvimento de
técnicas de coleta de dados e métodos que colaborem para identificar esse tipo de cultura, sem a necessidade de enviar equipes até o local, apresentando dados recentes e periodicamente atualizados é de suma importância no setor da agricultura. A extensão das áreas de cultivo de tomate é tradicionalmente obtida através de avaliações de campo conduzidas por agentes locais. Entretanto, estes dados são limitados e não podem ser usados para produzir estimativas precisas. Uma das aplicações de interesse estratégico para o levantamento de informações territoriais é o uso de imagens orbitais de sensoriamento remoto para o mapeamento de coberturas agrícolas. O objetivo deste trabalho foi identificar as áreas ocupadas pela cultura agrícola de tomate utilizando técnicas de
classificação supervisionada em imagens do sensor MSI /Sentinel-2 na plataforma de processamento em
nuvem do Google Earth Engine (GEE).
