Título:	Mapeamento da cobertura florestal em Lagoinha (SP) por meio de imagens Sentinel-2 e algoritmo Random Forest.
Autor:	SILVA, G. B. S. da PARREIRAS, T. C. FURUYA, D. E. G. BOLFE, E. L. SANO, E. E. SOARES, V. B. CASTRO, V. H. M. e de C.
Afiliación:	GUSTAVO BAYMA SIQUEIRA DA SILVA, CNPMA; TAYA CRISTO PARREIRAS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; DANIELLE ELIS GARCIA FURUYA; EDSON LUIS BOLFE, CNPTIA; EDSON EYJI SANO, CPAC; VICTÓRIA BEATRIZ SOARES, PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE CAMPINAS; VICTÓRIA HELLENA MATUSEVICIUS E DE CASTRO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS.
Año:	2025
Referencia:	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 21., 2025, Salvador. Anais [...]. Campinas: Galoá, 2025. 4 p.
Descripción:	Este artigo apresenta um método para mapear a cobertura florestal no município de Lagoinha (SP) utilizando o algoritmo Random Forest disponível no Google Earth Engine (GEE). A classificação foi realizada com bandas multiespectrais e índices de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e índice de água por diferença normalizada (NDWI), derivadas do Sentinel-2 MSI, entre 2021 e 2023. No Nível 1, foram discriminadas áreas de Floresta e Não-Floresta, e no Nível 2, as áreas de Floresta foram discriminadas entre Floresta Natural e Silvicultura. A exatidão global foi de 91,0% no Nível 1 e de 93,8% no Nível 2. A área total de Floresta mapeada foi de 8.586 hectares, com 7.918 hectares de Floresta Natural e 668 hectares de Silvicultura. A área de Floresta Natural em Áreas de Preservação Permanente foi de 777 hectares. O método oferece uma abordagem rápida e eficiente para a análise da cobertura florestal em nível municipal.
Thesagro:	Uso da Terra Vegetação Nativa Silvicultura
NAL Thesaurus:	Classification Land cover Forestry
Palabras clave:	Classificação Mata Atlântica Vegetação natural Atlantic Forest Natural vegetation SemeAR Digital
ISBN:	978-65-80968-29-9
Notas:	Na publicação: Gustavo Bayma.
Tipo de Material:	Artigo em anais e proceedings
Acceso:	openAccess
Aparece en las colecciones:	Artigo em anais de congresso (CNPMA)