A classificação do uso e cobertura da terra a partir de imagens do satélite Landsat 8 é uma tarefa essencial para o monitoramento ambiental, planejamento territorial e gestão de recursos naturais. Diferentes algoritmos são empregados nesse processo, variando entre métodos estatísticos tradicionais e técnicas mais avançadas de aprendizado de máquina e inteligência artificial. A escolha do algoritmo adequado depende de fatores como precisão desejada, complexidade do terreno e disponibilidade de dados auxiliares. Cada método possui suas particularidades, vantagens e limitações, influenciando diretamente na qualidade dos mapas gerados.
Os algoritmos supervisionados, como Máxima Verossimilhança (Maximum Likelihood – ML) e K-Nearest Neighbors (KNN), são amplamente utilizados devido à sua simplicidade e eficiência em imagens multiespectrais. O ML assume que os dados seguem uma distribuição normal e calcula a probabilidade de um pixel pertencer a uma determinada classe, enquanto o KNN classifica os pixels com base na similaridade com seus vizinhos mais próximos. Embora eficazes, esses métodos podem apresentar limitações quando há alta variabilidade espectral dentro das classes ou quando os dados de treinamento são insuficientes.
Com os avanços do aprendizado de máquina, algoritmos como Random Forest (RF) e Support Vector Machine (SVM) tornaram-se populares na classificação de imagens do Landsat 8. O RF é um modelo baseado em múltiplas árvores de decisão, que melhora a precisão ao reduzir o risco de sobreajuste, sendo robusto a dados ruidosos e variáveis redundantes. O SVM, por sua vez, é um modelo que separa as classes utilizando hiperplanos, sendo altamente eficaz em dados de alta dimensionalidade e permitindo diferentes configurações de kernel para ajustar a separação entre as classes. Ambos os métodos têm demonstrado excelente desempenho, especialmente quando combinados com técnicas de seleção de variáveis e otimização de hiperparâmetros.
A inteligência artificial tem ampliado as possibilidades de classificação com o uso de Redes Neurais Artificiais (ANN) e Redes Neurais Convolucionais (CNNs). As ANNs simulam a estrutura do cérebro humano e são capazes de aprender padrões complexos a partir de dados de treinamento, sendo úteis na classificação de múltiplas classes e na detecção de mudanças temporais. Já as CNNs, mais avançadas, são projetadas para processar imagens espaciais, extraindo automaticamente características relevantes em diferentes escalas, melhorando a acurácia da classificação, especialmente em áreas urbanas complexas e mosaicos de vegetação heterogêneos.
Por fim, a combinação de diferentes algoritmos por meio de classificação híbrida e ensemble learning tem se tornado uma abordagem promissora na análise de uso e cobertura da terra. A integração de técnicas supervisionadas e não supervisionadas pode refinar os resultados, enquanto a fusão de modelos, como RF e CNNs, pode maximizar a robustez da classificação. Além disso, o uso de sensores auxiliares e dados geoespaciais complementares, como modelos digitais de elevação (MDE) e índices espectrais (NDVI, NDBI), contribui para melhorar a discriminação entre classes. Dessa forma, a escolha do algoritmo mais adequado para imagens do Landsat 8 deve considerar o contexto da área de estudo, a complexidade da paisagem e os objetivos específicos da análise.
