Aplicação do algoritmo Random Forest para classificação do uso e cobertura da terra na Bacia Hidrográfica do Rio Sucuru utilizando o Google Earth Engine.

Através das ações antrópicas inadequadas ao longo dos anos na Bacia Hidrográfica do rio Sucuru, onde vem passando por mudanças no ecossistema. Mapas de uso e cobertura da terra são importantes ferramentas para fornecer informações precisas para monitoramento dinâmico, planejamento e gerenciamento de bacias hidrográficas. Com o advento das plataformas de computação em nuvem e classificadores de aprendizado de máquina, novas oportunidades estão surgindo para a classificação de uso e cobertura da terra mais preciso e mm larga escala. Objetivou-se obter uma classificação do uso e cobertura da terra na Bacia Hidrográfica do rio Sucuru, para o ano de 2022, através do classificador Random Forest, utilizando as bandas RGB e RGB combinada com índices espectrais (NDVI, NDWI, NDBI e SAVI), utilizando como parâmetros de precisão a Matriz de Confusão, Coeficiente Kappa, Acurácia Geral, Acurácia do Produtor e Acurácia do Usuário. A utilização da plataforma do Google Earth Engine para a elaboração e análise dos mapas de uso e cobertura da terra proporcionou resultados satisfatórios com rapidez e precisão. Observou-se que o melhor desempenho para o classificador Random Forest foi a combinação RGB-ÍNDICES, obtendo um bom desempenho na distinção das classes, como na classificação de uso e cobertura da terra, alcançando uma menor confusão espectral e uma acurácia acima de 89,98%, a adição de índices espectrais gerou níveis de precisão significativamente satisfatório.