Revisão Sistemática de Literatura sobre o Uso de Sensoriamento Remoto e Algoritmos Baseados em Machine Learning no Mapeamento de Florestas Tropicais Secas - Anderson Rodrigues Ribeiro; Eder Renato Merino (Revista Brasileira de Cartografia)
As florestas tropicais secas são um ecossistema florestal notadamente marcado pela sazonalidade climática e predomínio de espécies arbóreas que apresentam acentuada deciduidade durante a estação seca e grande perenidade durante a estação úmida. Esses ambientes abrigam uma rica diversidade de fauna e flora, desempenhando um papel crucial na qualidade de vida de milhões de pessoas ao fornecer serviços ecossistêmicos essenciais. Devido a sua ocorrência em solos férteis, tem sido crescente os registros de pressões antrópicas sobre seus remanescentes florestais para conversão em agricultura. Por essa razão, tem sido crescente a demanda por ações de monitoramento ambiental. Neste sentido, tem se destacado na literatura recente a utilização de métodos de Machine Learning (ML) aplicados ao sensoriamento remoto de florestas tropicais secas. Assim, o presente estudo propôs, por meio de uma revisão sistemática de literatura, uma avaliação quantitativa dos principais sensores remotos e algoritmos de ML empregados nos últimos anos, de modo que foi possível obter uma visão geral dos métodos atuais, bem como temas promissores para futuras pesquisas. Como principais resultados, verificou-se que as principais abordagens têm priorizado a utilização do algoritmo Random Forest e dados provenientes de sensores ópticos. Com a realização desta revisão, observou-se que oportunidades de pesquisas futuras encontram-se na análise da utilização integrada de sensores SAR e ópticos, bem como em avaliação comparativa entre diferentes algoritmos de ML, de maneira que possam ser avaliados novos métodos para o progresso no monitoramento e conservação de florestas tropicais secas.