MONITORAMENTO DE CULTIVOS TEMPORÁRIOS EM IPU-CE UTILIZANDO IMAGENS DE SÉRIES TEMPORAIS SAR E APRENDIZADO DE MÁQUINA

Autores

DOI:

https://doi.org/10.4215/rm2025.e24006

Palavras-chave:

Monitoring Land Use and Land Cover, SAR Data Cubes, Caatinga Biome

Resumo

Nas últimas décadas, as técnicas de sensoriamento remoto avançaram consideravelmente, permitindo o monitoramento eficaz do uso da terra, da produtividade agrícola e dos impactos ambientais da expansão agrícola no bioma Caatinga. Este estudo integra produtos de decomposição H-alpha desenvolvidos por Cloude-Pottier, retroespalhamento Sigma-0, razão de polarização e índices de vegetação derivados de dados Sentinel-1 em um cubo de dados abrangendo julho de 2021 a agosto de 2022. A abordagem metodológica melhorou a qualidade e a heterogeneidade das amostras de treinamento, resultando em um mapa de classificação mais preciso e espacialmente distribuído. Essas descobertas contribuem para uma compreensão mais profunda da dinâmica agrícola em Ipu-CE, especialmente em áreas com múltiplos ciclos de cultivo, e fornecem insights valiosos para apoiar o monitoramento agrícola sustentável e a formulação de políticas em regiões semi-áridas.


Palavras-chave: Monitoramento do Uso e Cobertura da Terra, Cubos de Dados SAR, Bioma Caatinga.

Biografia do Autor

  • Ana Larissa Ribeiro De Freitas, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos (SP), Brasil

    Doutoranda em Sensoriamento Remoto (INPE) com ênfase em Monitoramento de Culturas Temporárias e uso de SAR, Geógrafa (UFC, 2017) e Mestre em Sensoriamento Remoto (INPE, 2021). Pós-graduada em Business Intelligence, Big Data e Analytics (UNOPAR, 2022). Desenvolve pesquisas na Caatinga e no Cerrado, utilizando Cubo de Dados de Observação da Terra para Classificação de Séries Temporais de imagens SAR com Deep Learning. Obteve apoio no mestrado pelo Programa Bolsas Funbio - Conservando o Futuro 2019. Interesse nos temas: Sensoriamento Remoto, SAR, Culturas Temporárias, Monitoramento, Cubo de Dados, Dinâmica de Uso e Cobertura da Terra.

  • Fabio Furlan Gama, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos (SP), Brasil

    Doutor em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (2007). Possui experiência na área de desenvolvimento de sistemas e em aplicações de radares SAR, utilizando interferometria e polarimetria, para aplicações em cartografia, deformação de superfície e inventário florestal. 

  • Felipe Carvalho de Souza, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos (SP), Brasil

    PhD student in Remote Sensing (INPE) with an emphasis on Temporary Crop Monitoring and the use of SAR, Geographer (UFC, 2017) and Master in Remote Sensing (INPE, 2021). Postgraduate in Business Intelligence, Big Data and Analytics (UNOPAR, 2022). She conducts research in the Caatinga and Cerrado, using the Earth Observation Data Cube to classify SAR image time series with Deep Learning. She received support for her master's degree from the Funbio Scholarship Program - Conserving the Future 2019. Interests: Remote Sensing, SAR, Temporary Crops, Monitoring, Data Cube, Land Use and Land Cover Dynamics.

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Publicado

2025-05-26

Edição

v. 24 (2025)

Seção

Artigos

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