Predição da cobertura do solo baseada em um modelo de classificação

Authors

  • Francine Moreira Ferreira Universidade Federal do Pampa, Brasil
  • Aline Pons Alves Lisboa Universidade Federal do Pampa, Brasil
  • Sandro da Silva Camargo Universidade Federal do Pampa, Brasil

Keywords:

Mineração de Dados, Modelagem, Árvores de Decisão, Uso da Terra

Abstract

O solo é um dos mais importantes recursos naturais do planeta. Um solo saudável é crucial para a manutenção da vida e bem estar dos seres vivos. A compreensão dos mapas de cobertura do solo é um elemento crítico na tomada de decisões e de gestão deste importante recurso natural. Para contribuir neste contexto, o presente trabalho apresenta um modelo de predição do tipo de cobertura do solo, com base em 148 atributos quantificados com base em imagens de alta resolução. O modelo apresentado atingiu uma acurácia de 68,05% nos dados de teste, sendo capaz de prever imagens referentes a asfalto, sombras, carros, edificios, concreto, solo, piscinas e grama. Desta forma, o modelo proposto caracteriza-se como um recurso viável para análise automática de grandes volumes de imagens.

Downloads

Published

2022-12-26

Issue

Section

CAI - Congreso Argentino de AgroInformática

How to Cite

Moreira Ferreira, F., Pons Alves Lisboa, A., & da Silva Camargo, S. (2022). Predição da cobertura do solo baseada em um modelo de classificação. JAIIO, Jornadas Argentinas De Informática, 8(4), 184-194. https://revistas.unlp.edu.ar/JAIIO/article/view/18269