Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Circunstância e Desafio Executivo:</strong> Extrair informações temáticas a partir de imagens de satélite através de algoritmos de classificação supervisionada (Máxima Verossimilhança, Random Forest) e não supervisionada (k-Means, ISODATA). Calcular índices espectrais ambientais: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI) e Normalized Burn Ratio (NBR), avaliando exatidão por matriz de confusão e coeficiente Kappa.</p>

Célula 04: Classificação Multiespectral Supervisionada e Índices Espectrais de Vegetação e Água

Objetivo de Aprendizagem: Extrair informações temáticas a partir de imagens de satélite através de algoritmos de classificação supervisionada (Máxima Verossimilhança, Random Forest) e não supervisionada (k-Means, ISODATA). Calcular índices espectrais ambientais: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI) e Normalized Burn Ratio (NBR), avaliando exatidão por matriz de confusão e coeficiente Kappa.

1. Fundamentos e Visão Global

Contextualização Estratégica e Fundamentos Globais: Em Dados Ambientais, SIG e Sensoriamento, o domínio de 'Classificação Multiespectral Supervisionada e Índices Espectrais de Vegetação e Água' conecta diretamente as demandas reais do mercado brasileiro aos referenciais internacionais da ONU, Agenda Pós-2030 e melhores práticas globais. O objetivo central desta etapa é...