Desenvolvimento de ferramenta de Machine Learning para classificação automatizada de uso e cobertura da terra em linhas de distribuição da CELESC
Resumo
A CELESC está entre as maiores empresas do setor elétrico brasileiro, tendo como área de concessão de distribuição de energia elétrica quase todo o território catarinense e o município de Rio Negro (PR). Possui mais de 5.300 km de linhas de distribuição, representando assim um complexo cenário quando o assunto é manutenção das faixas de servidão especialmente quanto aos serviços de podas e roçadas. Possuir o mapeamento do uso e ocupação da terra atualizado é um importante elemento para auxiliar o processo de identificação do grau de dificuldade e frequência necessária para a realização dessas manutenções. Dessa forma, a partir do projeto de P&D ANEEL “PD-05697-0122/2022” junto à CELESC, dentre os produtos gerados, por meio de linguagem de programação Python, foi proposto o desenvolvimento de uma toolbox para o QGIS utilizando a técnica de Machine Learning Randon Forest e imagens do Satélite Sentinel-2 para gerar automaticamente mapeamento do Uso e Cobertura da Terra para o estado de Santa Catarina. O mapeamento obteve o coeficiente Kappa e Acurácia Geral, o valor de 0,96. Por fim, na sequência foi realizada uma análise espacial para identificar o perfil do uso da terra nas linhas de distribuição da CELESC. A ferramenta proposta possui um potencial para otimizar a extração e o processamento de dados em vastas áreas, facilitando a classificação do uso e cobertura da terra.
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