Identificação de Depósitos Aluviais em Regiões Semiáridas Utilizando Técnicas de Machine Learning - Vio, Daniel Baptista; Motta, Gustavo Henrique Matos Bezerra; Souza, Jonas Otaviano Praça de; Souza, Leandro Carlos de (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2025)
Este estudo propõe um método para detecção de áreas aluvionares em regiões semiáridas utilizando técnicas de aprendizado de máquina. A pesquisa aplicou os algoritmos K-Vizinhos Mais Próximos, Árvore de Decisão e Floresta Aleatória a dados geoespaciais de alta resolução, pré-processados com redução de instâncias. A Floresta Aleatória apresentou o melhor desempenho, com F1-score de 89,8%, precisão de 91,0% e recall de 88,7%. Os resultados demonstram a eficácia da abordagem para o mapeamento preciso dessas formações geológicas em ambientes semiáridos.