Sustainable Development Goals: Approach Using Machine Learning and Earth Observation Data
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
The main objective of this work is to evaluate and understand as well as to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs) through Earth Observation (EO) data and Machine Learning (ML) techniques. For the selected case study, the parameters analysed were: vegetation indices and the spectral bands’ values, which were extracted from EO data (Sentinel-2) and validated with different ML approaches. The results obtained in the different ML approaches suggest that the best classification technique, as well as the best regression technique corresponds to the fusion of techniques. Overall, it is observed that EO plays a key role in monitoring and executing the SDGs, due to its cost-effectiveness, the wealth of information and the success of the ML in data analysis. The applicability of ML techniques combined with EO data proved, within the case study, that these can contribute to the SDGs and can be used for other purposes.
Downloads
Article Details
A Revista Militar de Ciência e Tecnologia está licenciada:
A partir de 2022 sob as condições do Creative Commons (CC BY 4.0)
Até 2021 sob as condições do Creative Commons (CC BY-NC-SA 4.0)
Copyright: Os autores são os detentores do Copyright, sem restrições, de seus artigos.
As licenças estão informadas na página de acesso do artigo e são detalhadas a seguir:
Sob a licença CC-BY 4.0, você tem o direito de:
Compartilhar — copiar e redistribuir o material em qualquer suporte ou formato
Adaptar — remixar, transformar, e criar a partir do material para qualquer fim, mesmo que comercial.
De acordo com os termos seguintes:
Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de nenhuma maneira que sugira que o licenciante apoia você ou o seu uso.
Sob a licença CC-BY-NC 4.0, você tem o direito de:
Compartilhar — copiar e redistribuir o material em qualquer suporte ou formato
Adaptar — remixar, transformar, e criar a partir do material
De acordo com os termos seguintes:
Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de nenhuma maneira que sugira que o licenciante apoia você ou o seu uso.
Não Comercial — Você não pode usar o material para fins comerciais.
CompartilhaIgual — Se você remixar, transformar, ou criar a partir do material, tem de distribuir as suas contribuições sob a mesma licença que o original.
Sem restrições adicionais — Você não pode aplicar termos jurídicos ou medidas de caráter tecnológico que restrinjam legalmente outros de fazerem algo que a licença permita.
Aviso
Para qualquer reutilização ou distribuição, você deve deixar claro a terceiros os termos da licença a que se encontra submetida esta obra.