CLASSIFICAÇÃO DE ÁREAS ÚMIDAS USANDO MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA NO PANTANAL BRASILEIRO - Revollo, Natália Verónica; Galvanin, Edinéia Santos; Berger, Carlos Enrique; Gil, Verónica; Neves, Sandra Mara Alves da Silva (Ra'e Ga: o Espaço Geográfico em Análise, 2025)
O Pantanal é a maior área úmida tropical do mundo e abrange os países da Bolívia, Brasil e Paraguai. Existem regiões dentro do Pantanal que estão aderidas ao tratado da Convenção de áreas úmidas ou que são reconhecidas como Reserva da Biosfera e Patrimônio da Humanidade pela UNESCO. O objetivo deste trabalho é a classificação de corpos d’água superficiais em áreas úmidas por meio do uso de técnicas de aprendizado de máquina, em particular técnicas de agrupamento. Inicialmente, utilizou-se o índice Índice de Vegetação por Diferença Normalizada a partir de um mosaico de imagens que cobre a área de estudo provenientes do satélite Sentinel 2-A processadas na plataforma Google Earth Engine. A partir deste índice, estabeleceu-se um limiar de maneira empírica para segmentar os corpos d’água. Em seguida, aplicou-se a técnica de agrupamento às características morfológicas de cada objeto segmentado. Os resultados obtidos mostram que é possível a categorização de corpos d’água com técnicas de aprendizado não supervisionado.