Classificação de padrões temporais de uso do solo e cobertura da terra em séries temporais de índice de vegetação utilizando um sistema neuro-difuso - Toni Roberto Gomes Pimentel (2014)
A questão das mudanças no uso do solo e cobertura da terra no Brasil tem despertado grande interesse, dentro e fora do meio científico, devido, principalmente, aos possíveis impactos ambientais e socioeconômicos que essas mudanças podem acarretar. Poluição do ar e da água, desertificação, desflorestamento ilegal e perda de biodiversidade são apenas alguns problemas relacionados a mudanças de uso do solo e cobertura da terra. Por isso, todas as precauções devem ser tomadas para que os ecossistemas locais e globais sejam minimamente afetados. Com base nesse interesse, se torna de suma importância o desenvolvimento de métodos, principalmente computacionais, capazes de monitorar e identificar mudanças de uso do solo e cobertura da terra no menor tempo possível, já que os processos de degradação do solo, em áreas de interesse público, são rápidos e, na maioria das vezes, devastadores. Os dados de sensoriamento remoto têm servido como base crucial para esse monitoramento, entretanto, normalmente as técnicas de monitoramento de uso do solo e cobertura da terra no Brasil demandam muito tempo e conhecimento especialista para serem realizadas, o que limita a possibilidade de ações conservacionistas pelas autoridades competentes. Essa foi a principal motivação do presente trabalho, e o objetivo traçado foi o de desenvolver um sistema capaz de classificar padrões temporais de uso do solo e cobertura da terra utilizando séries temporais de índice de vegetação. Utilizamos séries temporais obtidas a partir de imagens MODIS (do inglês, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), selecionadas de uma área geográfica no leste do estado brasileiro do Mato Grosso, com cerca de 10 $km^{2}$. O sistema desenvolvido foi uma rede neural artificial perceptron multicamadas, acrescida de modificações difusas e de um processo de filtragem de padrões para tratar o aspecto vago dos padrões analisados. Isso devido ao fato de a pesquisa não possuir padrões classificados suficientes para servir como conjunto de treinamento do sistema. Por isso, o primeiro passo deste trabalho foi o de classificar padrões, primeiramente por inspeção visual - tendo como base exemplos disponíveis na literatura - e, posteriormente, por um processo de filtragem dos padrões utilizando as médias e os desvios-padrão dos conjuntos de padrões classificados visualmente. A etapa de filtragem foi realizada com a finalidade de diminuir possíveis erros na classificação inicial, e se mostrou de grande utilidade, pois foi possível criar conjuntos de padrões separados em classes bem definidas, mesmo não existindo conhecimento especialista disponível. O segundo passo foi passar os padrões classificados e filtrados para quatro variações da rede perceptron multicamadas - com e sem adição de conceitos difusos -. No geral, todas as implementações obtiveram ótimos resultados, contudo, o uso das modificações difusas forneceu ao sistema resultados ainda melhores, diminuindo a influência de padrões erroneamente pré-classificados. Por fim, foi realizada a comparação entre a classificação obtida pelo sistema neuro-difuso e a classificação de uso do solo e cobertura da terra do projeto TerraClass 2010, o que permitiu verificar que o sistema desenvolvido obteve sucesso em seu objetivo, classificando corretamente a grande maioria dos novos padrões analisados.