Mapeamento de superfícies impermeáveis no Oeste da Bahia utilizando algoritmo de Aprendizado de Máquina

Mapping of impermeable surfaces in Western Bahia using Machine Learning Algorithm

Resumo

A superfície impermeável urbana é um parâmetro relevante nas mudanças climáticas, ambientais e na sustentabilidade, sendo fundamental na detecção da qualidade ambiental urbana. O mapeamento dessas superfícies possibilita mensurar o nível de urbanização em que uma cidade se encontra, além de gerar indicativos de impactos sociais, econômicos e ambientais. Porém, poucos estudos aplicaram imagens de satélite de alta resolução espacial para a análise de cidades com significativo crescimento urbano nos últimos anos, sobretudo no oeste baiano. Este trabalho tem como objetivo mapear as áreas impermeáveis da cidade de Barreiras–BA a partir de imagens CBERS 4A e do algoritmo de aprendizado de máquina  Random Forest (RF). As bandas espectrais do visível obtidas na data de 13/06/2023 foram usadas como base para a realização de composição colorida e fusão de imagens para obtenção de pixels com 2 m. A imagem fusionada foi classificada com o (RF) e validada através da matriz de confusão, acurácia global e índice Kappa. Os resultados mostraram que na cidade de Barreiras 41,11% correspondem à superfícies impermeáveis. As métricas de exatidão encontradas foram de 0,79 para o Índice Kappa e 91,7% de Acurácia Global. Os resultados encontrados poderão ser base para futuras pesquisas sobre mapeamento do uso e ocupação do solo em perímetros urbanos.