Aplicação de aprendizado de máquina com dados de sensoriamento remoto para o mapeamento de florestas urbanas

• Priscila Lôpo Guimarães Cano ^[1] ; José Marcato Junior ^[1]
  1. [1] Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

     Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

     Brasil

     
• Localización: Revista Geociências, ISSN-e 1981-741X, Vol. 20, Nº. 2, 2021, págs. 16-27
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Machine learning application with remote sensing data for mapping urban forests
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• Resumen
  • English

    Urban forests provide several benefits to cities, including lowering temperatures, improving air quality, health and leisure for the population, and protecting watersheds, thus making them one of the most important indicators of environmental quality and urban sustainability. Campo Grande, in Mato Grosso do Sul, has the title of "Tree Cities of the World", which recognizes the cities most committed to the preservation of urban forests and sustainable development, therefore mapping and monitoring serve as an aid tool for governments and decision makers. The present work consisted of combining high resolution remote sensing images and machine learning algorithms to map urban forests. The study was carried out in the Prosa Watershed, Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brazil, considering Google Earth images from May 14, 2020. For classification purposes, the Random Forest algorithm associated with previous image segmentation was adopted. with the mean shift technique. As a result, a percentage of 18.31% of arboreal vegetation in the watershed was obtained and the F1 metric was higher than 85%, thus enabling an accurate and updated mapping of urban forests.

  • português

    As florestas urbanas fornecem vários benefícios para as cidades, incluindo redução das temperaturas, melhorias na qualidade do ar, saúde e lazer da população e proteção de bacias hidrográficas, tornando assim um dos indicadores mais importantes da qualidade ambiental e sustentabilidade urbana. Campo Grande, no Mato Grosso do Sul, possui o título de "Tree Cities of the World", que reconhece as cidades mais comprometidas com a preservação das florestas urbanas e o desenvolvimento sustentável, portanto o mapeamento e monitoramento servem como ferramenta de auxílio para os governos e tomadores de decisão. O presente trabalho consistiu em combinar imagens de sensoriamento remoto de alta resolução e algoritmo de aprendizado de máquina (machine learning) para mapear florestas urbanas. O estudo foi realizado na Bacia hidrográfica do Prosa, Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brazil, considerando imagens do Google Earth de 14 de maio de 2020. Para fins de classificação, adotou-se o algoritmo Random Forest associado com segmentação prévia da imagem com a técnica mean shift. Como resultado, obteve-se um percentual de 18,31% de vegetação arbórea na bacia e a métrica F1 superior a 85%, possibilitando, assim, um mapeamento acurado e atualizado de florestas urbanas.