Inteligência Artificial Aplicada ao Aprimoramento de Parâmetros para o Monitoramento de Fluxo de Carbono por Satélite na Região Amazônica - Dias, Jean A. C.; Tamasauskas, Leonardo de O.; Guimarães, Pedro H. do V.; Corrêa, Alan B. S.; D. Neto, João D. C.; Santos, Albert E. C. dos; Souza, Danilo; Paixão, Ermínio R.; Fernandes, José G. dos S.; Costa, Gabriel B.; Seruffo, Marcos C. da R. (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2024)
O monitoramento do fluxo de carbono na atmosfera tem grande importância na compreensão do comportamento dos ecossistemas, sendo descrito nas medições de Produção Primária Bruta (GPP) e Produção Primária Líquida (NPP). Por isso, este artigo busca aplicar inteligência artificial para melhorar os parâmetros do produto MOD17, a fim de aproximar as suas estimativas de GPP e NPP da Amazônia aos dados das Torres de Fluxo em Santarém, no Brasil, e Iquitos, no Peru. Comparações usando os novos parâmetros obtidos demonstraram uma redução na Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) do GPP de até 9,72% e no Erro Médio Absoluto (MAE) para o NPP de até 37,8%, indicando estimativas mais estáveis e precisas.