ANÁLISE E CLASSIFICAÇÃO DO SISTEMA AGROFLORESTAL CABRUCA COM APRENDIZAGEM DE MÁQUINA NO BIOMA MATA ATLÂNTICA – BRASIL

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5380/raega.v64i1.96730

Palavras-chave:

Geoprocessamento, Inteligência Artificial, Cacau sombreado, Conservação da biodiversidade

Resumo

A ausência de rotulagem e similaridade espectral dos sistemas cabruca no bioma Mata Atlântica para as bacias hidrográficas dos rios Almada, Cachoeira e Una nos bancos de dados dificulta a classificação adequada dessas áreas. Assim, este trabalho objetiva analisar a classificação das áreas de cabruca nas referidas bacias por meio do uso de imagens de diferentes resoluções e aprendizado de máquina. A metodologia inclui: a determinação das classes de cobertura e uso da terra, a obtenção de imagens de satélite, o processamento das imagens com algoritmos em Python e a avaliação da classificação supervisionada. Os resultados mostram que os algoritmos de recorte são eficazes no processamento das imagens de satélite, preservando informações geográficas essenciais. Além disso, o modelo de Redes Neurais alcançou uma acurácia de 92%, independente da diversidade de resoluções espaciais. No entanto, recomenda-se usar os resultados da classificação das áreas de cabruca como estimativas, devido à dificuldade dos algoritmos em distinguir essas áreas da Floresta Ombrófila Densa.

Biografia do Autor

Vinícius de Amorim Silva, Universidade Federal do Sul da Bahia (UFSB)/Centro de Formação em Tecnociências e Inovação (CFTCI), Ilhéus, Bahia

Doutor em Geografia (IG/UNICAMP). Mestre em Desenvolvimento Regional e Meio Ambiente (PRODEMA/UESC), Especialista em Mídias na Educação (UESB) Especialista em Ensino da Geografia (UESC), Geógrafo (UESC) Professor Associado II do Centro de Formação em Tecnociências e Inovação (CFTCI) da Universidade  Federal do Sul da Bahia (UFSB) e dos Programas de Pós-graduação em Engenharia Civil e Ambiental (UFSB/UESC), do Programa de Pós-graduação em Biossistemas (UFSB), do Programa de Pós-graduação em Geografia (UFF/Campos dos Goytacazes, Rio de Janeiro) e da pós-graduação lato sensu em Engenharia Ambiental e Urbana (UFSB).

Hercules da Silva Carvalho, Universidade Federal do Sul da Bahia (UFSB)

Mestrando em Engenharia Civil e Ambiental no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil e Ambiental, pela Universidade Federal do Sul da Bahia (UFSB) e a Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC). Discente de Engenharia Ambiental e Sustentabilidade na Universidade Federal do Sul da Bahia (UFSB), com formação anterior no Bacharelado Interdisciplinar em Ciências, também pela UFSB.

Paulo Sérgio Vila Nova Souza, Universidade Federal do Sul da Bahia (UFSB)/Centro de Formação em Tecnociências e Inovação (CFTCI)

Doutor em Biossistemas na área de Geoprocessamento e Inteligência Artificial, na Universidade Federal do Sul da Bahia (UFSB), mestre em Ciências Agrárias (2005) na área de Desenvolvimento Rural, pela Universidade Federal da Bahia (UFBA) e bacharel em Ciências Econômicas (2001) pela Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC). Atualmente é membro do Grupo de Pesquisa Grupo de Geoprocessamento e Inteligência Artificial – GGIA, Diretor Executivo da Econamfi Consultorias Ltda. e Presidente do Instituto Ciclos de Sustentabilidade e Cidadania. Tem interesse em geoprocessamento, desenvolvimento rural e política pública ambiental.

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Publicado

2025-12-19

Como Citar

Silva, V. de A., Carvalho, H. da S., & Vila Nova Souza, P. S. (2025). ANÁLISE E CLASSIFICAÇÃO DO SISTEMA AGROFLORESTAL CABRUCA COM APRENDIZAGEM DE MÁQUINA NO BIOMA MATA ATLÂNTICA – BRASIL. Ra’e Ga: O Espaço Geográfico Em Análise, 64(1), 71–91. https://doi.org/10.5380/raega.v64i1.96730

Edição

v. 64 n. 1 (2025): Edição de dezembro de 2025 da RAEGA

Seção

Artigos

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