MAPEAMENTO DE SOLOS NO ESTADO DO PARANÁ A PARTIR DE MACHINE LEARNING NO GOOGLE EARTH ENGINE
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Foram utilizados dados do satélite Sentinel (COPERNICUS/S2_SR) para obter índices espectrais, índices geomorfométricos, geologia e temperatura, juntamente com 1278 amostras para treinar o classificador e obter as classes de solos. O estudo identificou 23 subordens de solos com acurácia de 0,70 e índice Kappa de 0,62, sendo os LATOSSOLOS VERMELHOS, LATOSSOLOS BRUNOS, e NITOSSOLOS VERMELHOS somaram 54,5% dos solos mapeados. Considera-se que, mesmo com a acurácia alcançada, a eficiência deste tipo desta metodologia esbarrou na disponibilidade de amostras para treinamento do algoritmo, considerando que resultados mais expressivos de acurácia ocorreriam com o aumento do número de pontos em locais não amostrados, regiões central, sul e leste do estado." 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