Projeto final Identificação de desmatamento na Amazônia em imagens de satélite, do curso Bootcamp Machine Learning, turma 1/21.27 páginasAnálise e Ciência de DadosMeio Ambient

Dias, Washington R.

Fernandes, Pedro J.

Zago, Cassiano

Undetermined

Repositório Institucional da ENAP

  Identificação de desmatamento na Amazônia em imagens de satéliteCassiano Zago (DEPEN)Pedro J. Fernandes (UFF)Washington R. Dias (Prefeitura de Vitória – ES)https://github.com/pjfernandes/amazon_deforestation_bootcamp_enapIntrodução● Desmatamento na Amazônia● Mais de 20% da floresta foi desmatada durante os últimos 30 anos (KHANNA et al., 2017)● KHANNA, Jaya et al. Regional dry-season climate changes due to three decades of Amazonian deforestation. Nature Climate Change, v. 7, n. 3, p. 200-204, 2017.http://terrabrasilis.dpi.inpe.br/IntroduçãoImpactos ambientais causados pelo desmatamentoIntrodução (contexto)● Monitoramento do desmatamento por imagens de Sensoriamento Remotohttp://www.seer.ufu.br/index.php/braziliangeojournal/article/view/24886ProblemaO PRODES é um projeto desenvolvido pelo INPE e mapeia os polígonos de desmatamento por fotointerpretação das imagens de satélite por especialistas, e fornece as taxas de desmatamento uma vez por ano (INPE, 2019)SoluçãoPara agilizar a quantificação do desmatamento na Amazônia, pode-se utilizar o conhecimento dos especialistas do PRODES para treinar algoritmos de Machine Learning.Objetivos1) Classificar desmatamento em séries temporais (2015-2021) de imagens de satélite (Landsat 8/OLI) a partir de um algoritmo de Machine Learning treinado com amostras do PRODES.2) Avaliar e comparar o desempenho de diferentes algoritmos.RandomForestClassifier, LogisticRegression, XGBClassifier, KNeighborsClassifier, BaggingClassifier, ExtraTreesClassifier, SGDClassifier, SVC, NuSVC, LinearSVC, BernoulliNB, LGBMClassifier, MLPClassifier, AdaBoostClassifier.Área de estudoProcessamento de Imagens (Google Earth Engine)https://landsat.gsfc.nasa.gov/satellites/landsat-8/https://gisenglish.geojamal.com/2019/10/band-combinations-for-landsat-8.htmlNormalized Difference Vegetation Indexhttps://www.revistacanavieiros.com.br/o-que-sao-mapas-ndvi-e-como-utiliza-los-na-fazendaNDVI (Normalized Difference Vegetation Index) MODIS 24/05/2016Extração de atributos a partir dos valores dos pixels (em linguagem R)NDVI (2015-2021)SegmentaçãoCada linha da tabela corresponde a um segmentoValores dos pixels extraídos por segmento(NDVI, NDWI e banda do SWIR)Amostras de treinamento: linhas na tabela que possuem rótulo de classe0 = Floresta e 1 = DesmatamentoResultados (teste de balanceamento de classes com Random Forest)Score: 0.925F1-score: 0.919Score: 0.918F1-score: 0.918Train-test split de 30%Resultados (testes de seleção de atributos com Random Forest)Resultados (testes de seleção de atributos)Resultados (testes de seleção de atributos com Random Forest)Entrada Score F1-ScoreTodos os atributos (média e mediana de NDVI, NDWI e SWIR)0.9245 0.919Atributos de média e mediana de NDVI e NDWI 0.9160.909Atributos de média e mediana de SWIR 0.921 0.915Atributos com contribuição > 0.001 0.9246 0.919Train-test split de 30%Decidimos utilizar todos os atributos42 no totalResultados (Escolha do modelo)Busca de Hiperparâmetros com HalvingGridSearchCV com métrica roc_aucRepeatedStratifiedKFold: 10 folds(1)(2)(3)0.9691930.9671900.967020Resultados (BayesSearchCV e Random Forest)Melhor estimador Best score (roc auc)max_depth = 26 max_samples = 1.0 min_samples_leaf = 3n_estimators= 595~0.97Modelo em “produção”Considerações finais1) Modelo escolhido foi o Random Forest pelo bom desempenho e pelo uso com bons resultados na literatura de Sensoriamento Remoto.2) O objetivo não é substituir o PRODES, e sim fornecer valores de área de desmatamento enquanto os valores anuais do PRODES não são divulgados.3) Além do notebook com os testes de machine learning, outras contribuições foram: O desenvolvimento de códigos para processamento de imagens e segmentação no Google Earth EngineExtração de atributos das imagens na linguagem R, contribuindo com o uso de OBIA (Object Based Image Analysis) sem depender de softwares pagosPlanos futuros1) Testar o modelo em áreas em que não houve coleta de amostras.2) Publicar artigo científico.3) Aprofundamento em Deep Learning e em visão computacional.  Identificação de desmatamento na Amazônia em imagens de satéliteCassiano Zago (DEPEN)Pedro J. Fernandes (UFF)Washington R. Dias (Prefeitura de Vitória – ES)https://github.com/pjfernandes/amazon_deforestation_bootcamp_enap

Identificação de desmatamento na Amazônia em imagens de satélite

http://repositorio.enap.gov.br/jspui/bitstream/1/6778/1/Identificacao%20de%20desmatamento%20na%20Amazonia%20em%20imagens%20de%20Satelites.pdf

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