Inteligência Artificial Aplicada ao Aprimoramento de Parâmetros para o Monitoramento de Fluxo de Carbono por Satélite na Região Amazônica
Author:
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.
Abstract
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.
Publisher
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
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