Integrando Métodos de Análise Durante a Coleta de Amostras de Uso e Cobertura da Terra
por Abner Ernâni dos Anjos¹, Karine Reis Ferreira¹, Gilberto Ribeiro de Queiroz¹, Fabiana Zioti ¹, Gabriel Sansigolo¹
1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) – São José dos Campos, SP – Brasil
GeoInfo: http://mtc-m21d.sid.inpe.br/rep/8JMKD3MGP3W34T/488BPNL
Publisher: GeoInfo | Publicado em: 29 November 2022
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Resumo
A produção de mapas de uso e cobertura da terra com base em aprendizado de máquina requer a coleta de amostras para treinamento de modelos preditivos. Esta etapa e custosa e pode demandar tempo, além de ser uma atividade sujeita a erros na rotulação. Por conta disso, abordagens para análise da qualidade de dados de treinamento tem sido desenvolvidas e empregadas com sucesso, porém unir estas duas atividades ainda é um desafio em diversas plataformas. Este artigo apresenta um trabalho em andamento que busca a integração de métodos para a análise das amostras durante a coleta na plataforma web TerraCollect em desenvolvimento no projeto Brazil Data Cube.
Keywords: Earth Observation Data Cubes, Sample Analysis, Machine Learning, Land Use and, Land Cover Classification
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Anjos, A.E.; Ferreira, K.R.; Queiroz, G.R.; Zioti, F.; Sansigolo. G. Integrando Métodos de Análise Durante a Coleta de Amostras de Uso e Cobertura da Terra. Em: Simpósio Brasileiro de Geoinformática (GEOINFO-2022), 247-252. Proceedings XXIII GEOINFO, 28 a 30 de novembro de 2022. São José dos Campos, SP, Brasil. INPE, 2022. ISSN 2179-4847. http://mtc-m21d.sid.inpe.br/rep/8JMKD3MGP3W34T/488BPNL