Predição da Ocorrência de Sinistros Agrícolas por meio de Imagens de Satélite e Técnicas de Machine Learning

ANNE ISABELLE RODRIGUES DE CARVALHO

No dinâmico panorama agrícola do Brasil, os seguros rurais desempenham um papel fundamental, abordando preocupações econômicas, de sustentabilidade ambiental, de inclusão social e de desenvolvimento rural. As atividades agrícolas,  susceptíveis a diversos riscos, necessitam de estratégias sofisticadas de mitigação e gestão de riscos.
Este estudo tem como objetivo coletar e caracterizar dados de referencia, desenvolvendo um metodo para prever potenciais sinistros em áreas agrícolas ao longo do período contratual. Combinando analise de imagens de satélite, dados espectrais, informações descritivas das áreas seguradas e dados climáticos, o objetivo é classificar cada apólice de seguro. Os resultados previstos são a implementação de um modelo de redes neurais, robusto e capaz de fazer distinção entre propriedades que apresentaram ou não a ocorrência de sinistros.


2024/1 - POC2

Orientador: George Teodoro

Palavras-chave: Redes neurais, geoprocessamento, seguros, agronomia

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