SISTEMA AUTOMATIZADO PARA MONITORAMENTO DA SAÚDE DA VEGETAÇÃO COM NDVI E REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS

Este trabalho apresenta um sistema integrado para classificação de cobertura vegetal utilizando índices espectrais derivados de imagens Sentinel-2, com foco em processamento automatizado via Google Earth Engine (GEE) e classificação baseada em redes neurais convolucionais (CNN). O sistema implementa uma metodologia completa desde a aquisição de dados até a análise final, incluindo o cálculo de múltiplos índices espectrais, geração de amostras representativas de diversas regiões globais, treinamento de modelo CNN e implantação de interface interativa. Os resultados demonstram a eficácia do sistema na classificação automática e análise de saúde vegetal, com aplicações em monitoramento ambiental, agricultura de precisão e gestão territorial. Os desafios identificados incluem a heterogeneidade de paisagens, variabilidade temporal e necessidade de interpretação contextual dos índices de vegetação em diferentes biomas.