Detectando padrões atípicos de agricultura em aplicações de crédito rural baseado em séries temporais de imagens de satélite
por SILVA, Baggio Luiz de Castro e1; FERREIRA, Karine Reis1; QUEIROZ, Gilberto Ribeiro de1; ADAMI, Marcos1; KÖRTING, Thales Sehn1
1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
XXI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto: https://proceedings.science/sbsr-2025/trabalhos/detectando-padroes-atipicos-de-agricultura-em-aplicacoes-de-credito-rural-basead
Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto | Publicado em 13 April 2025
Resumo
Este artigo apresenta uma metodologia para a detecção de padrões atípicos em aplicações de crédito rural agrícola, baseada em séries temporais de imagens de satélite. A metodologia utiliza os métodos de agrupamento Mapas Auto-Organizáveis (Self-Organizing Maps – SOM) e Hierárquico, empregando as distâncias Euclidiana e DTW (Dynamic Time Warping). Os resultados são aplicados a glebas de soja adquiridas do Sistema de Operações do Crédito Rural e do Proagro (Sicor), obtendo resultados promissores apresentados nesse trabalho.
Keywords: sensoriamento remoto, séries temporais de imagens, aprendizado não supervisionado, padrões atípicos, agricultura
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SILVA, Baggio Luiz de Castro e et al. DETECTANDO PADRÕES ATÍPICOS DE AGRICULTURA EM APLICAÇÕES DE CRÉDITO RURAL BASEADO EM SÉRIES TEMPORAIS DE IMAGENS DE SATÉLITES. In: ANAIS DO XXI SIMPóSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 2025, Salvador. Anais eletrônicos…, Galoá, 2025. Disponível em: <https://proceedings.science/sbsr-2025/trabalhos/detectando-padroes-atipicos-de-agricultura-em-aplicacoes-de-credito-rural-basead?lang=pt-br> Acesso em: 05 Maio. 2025.