Neste vídeo, vamos explorar na prática como integrar Sensoriamento Remoto e Deep Learning no ArcGIS Pro para realizar a classificação de uso e cobertura do solo em uma área rural.
Ao longo da demonstração, mostramos como preparar os dados de uma imagem Sentinel-2, organizar as bandas espectrais em um raster multiespectral, padronizar a resolução espacial para 10 metros e recortar os dados para a área de interesse.
Na etapa seguinte, utilizamos a ferramenta Classify Pixels Using Deep Learning com um modelo pré-treinado de classificação de cobertura do solo. O processamento gera um raster temático em que cada pixel recebe uma classe de acordo com os padrões identificados pelo modelo.
O objetivo deste conteúdo é demonstrar, de forma prática e didática, como técnicas de Sensoriamento Remoto e Inteligência Artificial podem ser aplicadas dentro do ArcGIS Pro. Em projetos reais, é possível utilizar outros modelos pré-treinados, adaptar modelos existentes com dados locais ou desenvolver um modelo próprio, mais adequado às características da área e às classes que se deseja identificar.
Este conteúdo é indicado para profissionais e estudantes que desejam entender como ferramentas de geoprocessamento, imagens de satélite e Deep Learning podem ser integradas em análises espaciais aplicadas ao meio rural.
