Uso de deep learning e machine learning para o mapeamento de sistemas agroflorestais.
No hay miniatura disponible
Fecha
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Resumen
Descripción
Sistemas Agroflorestais (SAFs) são técnicas agrícolas que podem associar culturas florestais, frutíferas e agrícolas, além de animais, visando a sustentabilidade ambiental, especialmente em regiões tropicais como o Brasil. Entretanto, é um desafio mapear esses sistemas com técnicas de sensoriamento remoto, devido principalmente à sua complexidade estrutural e heterogeneidade de espécies. O objetivo deste estudo foi revisar a literatura disponível sobre o uso de deep learning e machine learning no mapeamento de ambientes agrícolas complexos, com foco para os SAFs. Embora existam avanços no mapeamento de culturas em SAFs, a literatura ainda carece de técnicas visando a detecção desses sistemas produtivos. Os resultados indicam que entre os principais desafios observados estão a similaridade das assinaturas espectrais das áreas e a necessidade de maior resolução espacial e temporal dos sensores utilizados.
Na publicação: Gustavo Bayma.
Na publicação: Gustavo Bayma.
Palabras clave
Inteligência artificial, Aprendizado de máquina, Sistemas agroflorestais, Machine learning, Sensoriamento Remoto, Remote sensing, Artificial intelligence