Nova publicação do Brazil Data Cube apresenta metodologia aplicada ao mapeamento de vegetação secundária no TerraClass Cerrado 2024
O artigo “A Scalable Clustering-Based Method for Vegetation Mapping in Large Areas Using Satellite Image Time Series” foi publicado na revista científica Remote Sensing e apresenta uma abordagem escalável, baseada em clustering, para o mapeamento de vegetação em grandes áreas a partir de séries temporais de imagens de satélite.
O estudo é resultado da pesquisa de doutorado de Baggio Luiz de Castro e Silva, orientado pela Dra. Karine Reis Ferreira e pelo Dr. Marcos Adami, e foi desenvolvido em colaboração com a equipe do TerraClass Cerrado.
A metodologia proposta no artigo foi aplicada no processo de elaboração do mapa TerraClass Cerrado 2024, com foco no mapeamento da classe de vegetação secundária. Dessa forma, o trabalho contribuiu para o desenvolvimento e a avaliação de métodos voltados ao monitoramento dessa classe de cobertura no Cerrado.
O mapa TerraClass Cerrado 2024 pode ser acessado no Portal TerraClass: https://www.terraclass.gov.br
A metodologia e os resultados apresentados representam uma contribuição para o desenvolvimento de tecnologias do Brazil Data Cube voltadas ao processamento de grandes volumes de dados de observação da Terra e ao apoio a iniciativas de monitoramento do uso e cobertura da terra em larga escala.
Para saber mais sobre a metodologia e sua aplicação no TerraClass Cerrado 2024, acesse o artigo: https://doi.org/10.3390/rs18132162