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A Comparative Assessment of Machine-Learning Techniques for Forest Degradation Caused by Selective Logging in an Amazon Region Using Multitemporal X-Band SAR Images. Repositório Alice
KUCK, T. N.; SANO, E. E.; BISPO, P. da C.; SHIGUEMORI, E. H.; SILVA FILHO, P. B. F.; MATRICARDI, E. A. T..
Abstract: The near-real-time detection of selective logging in tropical forests is essential to support actions for reducing CO2 emissions and for monitoring timber extraction from forest concessions in tropical regions. Current operating systems rely on optical data that are constrained by persistent cloud-cover conditions in tropical regions. Synthetic aperture radar data represent an alternative to this technical constraint. This study aimed to evaluate the performance of three machine learning algorithms applied to multitemporal pairs of COSMO-SkyMed images to detect timber exploitation in a forest concession located in the Jamari National Forest, Rondônia State, Brazilian Amazon. The studied algorithms included random forest (RF), AdaBoost (AB), and...
Tipo: Artigo de periódico Palavras-chave: Desmatamento; Sensoriamento Remoto; Synthetic aperture radar.
Ano: 2021 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1136170
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