CLASSIFICAÇÃO DE SUPERFÍCIES IMPERMEÁVEIS EM IMAGEM MULTIESPECTRAL COM ALGORITMO DE MACHINE LEARNING - Furuya, Michelle Tais Garcia; Furuya, Danielle Elis Garcia; Osco, Lucas Prado; Ramos, Ana Paula Marques (Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 2022)
O processo de urbanização expõe a paisagem urbana a rápidas e constantes transformações. A mudança nos padrões de uso e cobertura do solo impacta diretamente na qualidade de vida das cidades. Por isso o monitoramento da composição territorial urbana se torna fundamental para a gestão urbana. Para obter acesso a esses dados, estudos vem aplicando técnicas de sensoriamento remoto aliada à aprendizagem de máquina (machine learning). As imagens de satélites oferecem dados em larga escala e com alta resolução temporal, facilitando a detecção de mudanças na paisagem. Já os algoritmos de machine learning proporcionam classificações com maior acurácia em relação aos métodos tradicionais. A partir desse contexto e das técnicas disponíveis, o estudo tem como objetivo avaliar o desempenho do algoritmo Support Vector Machine (SVM) em quantificar áreas impermeáveis no perímetro urbano de Presidente Prudente a partir de uma imagem Planet. O processo de classificação foi feito por meio do software ArcGIS Pro. Os resultados demonstram alto desempenho para o SVM quando aplicado em classificação de áreas impermeáveis em território urbano. A acurácia de 94% evidencia que o método proposto no trabalho é útil como ferramenta para o planejamento urbano.