Inteligência artificial para visualizar mudanças na cobertura do solo na China central - Lemenkova, Polina (Geografares, 2025)
Os dados de sensoriamento remoto (SR) são uma fonte essencial de informação para o mapeamento da dinâmica da paisagem em áreas urbanas. Algoritmos de inteligência artificial (IA), incluindo aprendizado de máquina (AM), fornecem métodos robustos para o processamento de dados de SR. Este estudo utilizou métodos de AM do software GRASS GIS para processar imagens de satélite e analisar as mudanças na paisagem da região central da China. O objetivo foi analisar a dinâmica da paisagem por meio das mudanças na cobertura do solo detectadas ao longo de 10 anos, com intervalos de 2 anos entre as imagens. O fluxo de trabalho incluiu o algoritmo Random Forest de classificação de imagens. Os dados incluíram seis imagens Landsat 8-9 OLI/TIRS, capturadas no outono de 2013, 2015, 2017, 2019, 2021 e 2023. Os resultados indicaram a expansão da área da cidade de Wuhan, o que evidencia os processos de urbanização e desenvolvimento intensivo do solo. Este artigo demonstra a aplicação de uma abordagem aprimorada por IA em cartografia para análise de imagens, visando a análise da dinâmica da paisagem na região central da China.
Keywords: sensoriamento remoto; aprendizado de máquina; processamento de imagens