Deep Learning e Agricultura Digital: Avaliação de Arquiteturas para Mapeamento Automatizado de Café com Séries Temporais de Imagens Orbitais - Moreno, Clara L.; Souza, Vanessa C. O.; Paula, Melise M. V.; Volpato, Margarete M. L.; Alves, Helena M. R. (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2026)
Este trabalho avalia as arquiteturas TempCNN, L-TAE e ResNet para o mapeamento de café em Bom Sucesso (MG) a partir de séries temporais de imagens do Sentinel-2. Utilizando o pacote SITS do Brazil Data Cube, comparou-se o desempenho em cinco conjuntos de atributos espectrais nos períodos 2017-2018 e 2021-2022. Testes estatísticos de Friedman e Wilcoxon sobre o IoU indicam que a TempCNN, associada ao conjunto de atributos mais abrangente (bandas e índices de vegetação), obteve maior estabilidade e generalização frente a variações climáticas. Conclui-se que modelos convolucionais temporais, integrados a múltiplos índices espectrais, são eficazes para o monitoramento da cafeicultura em relevos acidentados.