Detecção de Desmatamento via Aprendizado Computacional Não-Supervisionado: Modelagem e Aplicações em Parques de Preservação do Bioma Amazônico

Resumo

Técnicas de Aprendizado Computacional tem contribuído de forma efetiva e transdiciplinar em aplicações de Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões, como o mapeamento do desmatamento do bioma Amazônico. Neste contexto, algoritmos do tipo data-driven tem viabilizado o desenvolvimento de ferramentas inovadoras e precisas na identificação de áreas desmatadas a partir da análise de séries temporais de imagens remotamente sensoriadas, possibilitando adquirir conhecimento sobre o estado atual da região e seu histórico de cobertura florestal. Em vista da problemática ora levantada, esta pesquisa tem como foco o estudo e a implementação de uma metodologia de Aprendizado Computacional para classificar áreas desmatadas na Amazônia brasileira. Pretende-se estudar, analisar e investigar o histórico de desmatamento das unidades de conservação ambiental de São Félix do Xingu, sexto maior município brasileiro em extensão, situado no estado do Pará. A estratégia de resolução computacional a ser implementada combinará o uso de técnicas inteiramente não-supervisionadas de Machine Learning para tratar séries temporais de imagens, como o One-Class Support Vector Machine e o Isolation Forest, bem como modelos de Detecção de Anomalias e Índices Espectrais a fim de identificar e classificar áreas desmatadas. Além da robustez e precisão advindas do uso do Machine Learning, a metodologia proposta foi desenhada para ser independente do usuário nos aspectos provimento de dados de referência e capacidade de acesso integrado à catálogos atualizados a partir da plataforma de acesso livre Google Earth Engine.