Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-Graduação em Geografia, 2022.Algoritmos do novo campo de aprendizado de máquina conhecido como Deep Learning têm se popularizado recentemente, mostrando resultados superiores a modelos tradicionais em métodos de classificação e regressão. O histórico de sua utilização no campo
do sensoriamento remoto ainda é breve, porém eles têm mostrado resultados similarmente
superiores em processos como a classificação de uso e cobertura da terra e detecção de
mudança. Esta tese teve como objetivo o desenvolvimento de metodologias utilizando
estes algoritmos com um enfoque no monitoramento de alvos críticos no Brasil por via
de imagens de satélite a fim de buscar modelos de alta precisão e acurácia para substituir
metodologias utilizadas atualmente. Ao longo de seu desenvolvimento, foram produzidos
três artigos onde foi avaliado o uso destes algoritmos para a detecção de três alvos distintos:
(a) áreas queimadas no Cerrado brasileiro, (b) áreas desmatadas na região da Amazônia e
(c) plantios de arroz no sul do Brasil. Apesar do objetivo similar na produção dos artigos,
procurou-se distinguir suficientemente suas metodologias a fim de expandir o espaço metodológico conhecido para fornecer uma base teórica para facilitar e incentivar a adoção
destes algoritmos em contexto nacional. O primeiro artigo avaliou diferentes dimensões
de amostras para a classificação de áreas queimadas em imagens Landsat-8. O segundo
artigo avaliou a utilização de séries temporais binárias de imagens Landsat para a detecção
de novas áreas desmatadas entre os anos de 2017, 2018 e 2019. O último artigo utilizou
imagens de radar Sentinel-1 (SAR) em uma série temporal contínua para a delimitação dos
plantios de arroz no Rio Grande do Sul. Modelos similares foram utilizados em todos os
artigos, porém certos modelos foram exclusivos a cada publicação, produzindo diferentes
resultados. De maneira geral, os resultados encontrados mostram que algoritmos de Deep
Learning são não só viáveis para detecção destes alvos mas também oferecem desempenho superior a métodos existentes na literatura, representando uma alternativa altamente
eficiente para classificação e detecção de mudança dos alvos avaliados.Algorithms belonging to the new field of machine learning called Deep Learning have
been gaining popularity recently, showing superior results when compared to traditional
classification and regression methods. The history of their use in the field of remote sensing is not long, however they have been showing similarly superior results in processes
such as land use classification and change detection. This thesis had as its objective the
development of methodologies using these algorithms with a focus on monitoring critical
targets in Brazil through satellite imagery in order to find high accuracy and precision models to substitute methods used currently. Through the development of this thesis, articles
were produced evaluating their use for the detection of three distinct targets: (a) burnt
areas in the Brazilian Cerrado, (b) deforested areas in the Amazon region and (c) rice fields in the south of Brazil. Despite the similar objective in the production of these articles,
the methodologies in each of them was made sufficiently distinct in order to expand the
methodological space known. The first article evaluated the use of differently sized samples to classify burnt areas in Landsat-8 imagery. The second article evaluated the use of
binary Landsat time series to detect new deforested areas between the years of 2017, 2018
and 2019. The last article used continuous radar Sentinel-1 (SAR) time series to map rice
fields in the state of Rio Grande do Sul. Similar models were used in all articles, however
certain models were exclusive to each one. In general, the results show that not only are
the Deep Learning models viable but also offer better results in comparison to other existing methods, representing an efficient alternative when it comes to the classification and
change detection of the targets evaluated
