Mais verde ou menos verde? Quando alta acurácia esconde muitos erros: Uma análise da classificação de vegetação arbórea com SVM - dos Santos Messa, Daniel; Roberto da Silva Ruiz, Paulo; Gustavo Teixeira, Luiz (Revista Conecta, 2025)
Este trabalho teve como objetivo desenvolver um método para classificação de cobertura arbórea no município de Adamantina - SP, utilizando imagens do satélite CBERS-4A e o algoritmo Support Vector Machine (SVM), objetivando subsidiar ações de gestão ambiental municipal. A metodologia compreendeu aquisição e pré-processamento de imagens, definição e obtenção de amostras de treinamento, extração de atributos espectrais, além da seleção e otimização de atributos. Os resultados demonstraram alta acurácia global (96,96%) e concordância substancial, com Índice Kappa de 0,749, com os índices NDVI e EVI emergindo como os atributos mais relevantes. Contudo, a análise detalhada revelou assimetria no desempenho do classificador: enquanto a classe "Outros" apresentou excelente precisão, a classe "Arbórea" registrou recall moderado, indicando sub identificação de aproximadamente um terço da vegetação arbórea. Conclui-se que o método se mostrou viável para aplicações de planejamento municipal em escala, porém com limitações significativas na detecção completa da cobertura arbórea. A pesquisa contribui com uma metodologia de baixo custo para monitoramento ambiental, destacando a importância da análise crítica de métricas da acurácia global em classificações automáticas de Sensoriamento Remoto.