Mapeamento aquícola no estado do Paraná com machine learning e imagens de alta resolução espacial no GEE.
2025
SILVA, B. A. da | UMMUS, M. E. | HAYAKAWA, E. H. | TROMBINI, C. B. | BENNERT, A. | BRUNO APARECIDO DA SILVA, BIOPAR EDUCAÇÃO; MARTA EICHEMBERGER UMMUS, CNPASA; ERICSON HIDEKI HAYAKAWA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO OESTE DO PARANÁ; CAROLINA BALERA TROMBINI, BIOPARK EDUCAÇÃO; ALTAIR BENNERT, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO OESTE DO PARANÁ.
O acompanhamento da expansão da atividade aquícola no Brasil é urgente. O estado do Paraná, que é líder nacional nessa atividade, não conta com uma base de dados geoespaciais que possa nortear o planejamento e ordenamento territorial da aquicultura. Assim, o objetivo deste artigo foi mapear os viveiros escavados utilizando algoritmo de machine learning e imagens Planet (4,77 m de resolução) no estado do Paraná.
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