Tratamento de dados de sensoriamento remoto para a classificação do uso e cobertura da terra com modelos de inteligência artificial.
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Este trabalho propõe uma metodologia para o tratamento de dados de sensoriamento remoto obtidos a partir do Brazil Data Cube, visando melhorar a qualidade das séries temporais utilizadas no treinamento de modelos de inteligência artificial para a classificação do uso e cobertura da terra. O estudo utilizou dados coletados na região amazônica da bacia do Alto Paraguai. Três cenários foram analisados: i) sem tratamento; ii) com tratamento das séries temporais; e iii) com tratamento das séries temporais e remoção das amostras não representativas. No último caso, a metodologia possibilita equilibrar o nível de qualidade exigido com a quantidade de amostras descartadas. A metodologia resultou em um ganho significativo na qualidade dos dados.
Palabras clave
Brazil Data Cube, Qualidade de dados, Sentinel-2, Séries temporais, Uso e cobertura da terra, Data quality, Uso da Terra, Time series analysis, Land use, Land cover