@MASTERSTHESIS{ 2020:1447793268,
 	title = {Avaliação de sinistros agrícolas via sensoriamento remoto orbital e aprendizado de máquina},
 	year = {2020},
 	url = "http://tede.unioeste.br/handle/tede/5150",
 	abstract = "O seguro rural é uma alternativa importante para tornar o setor agrícola financeiramente
 estável, mesmo com ocorrências de eventos naturais adversos. Trata-se de um contrato
 securitário no qual a parte contratada se obriga a indenizar a outra por um prejuízo eventual.
 Dessa forma, para o agricultor, é um mecanismo de transferência de uma despesa futura
 incerta e de valor elevado, por uma despesa antecipada de valor reduzido. Devido aos
 grandes valores envolvidos nessas transações, são necessários mecanismos para
 fiscalização da aplicação desses recursos. O sensoriamento remoto agrícola proporciona o
 acompanhamento amplo e sistemático das lavouras de forma contínua e com baixo custo,
 facilitando, assim, o processo de fiscalização e tomada de decisão sobre seguros rurais. Este
 trabalho se propõe a definir uma metodologia para a confirmação de sinistros agrícolas pela
 análise dos padrões sazonais de EVI/Landsat-8 e dados climáticos. Para isso, serão utilizadas
 informações de lavouras sinistradas (milho, soja e trigo) e lavouras sem a ocorrência de
 sinistro, com a finalidade de verificar o padrão existente entre esses parâmetros, indicando a
 ocorrência ou não de sinistros e qual é o tipo de sinistro incidente, comparando com os laudos
 de pericias reais cedidos por empresa parceira do estudo. Para as análises foram utilizados
 algoritmos de classificação supervisionada do Support vector machine (SVM), Random forest
 (RF) e Decision tree (DT). O classificador RF obteve melhor desempenho dentre os demais,
 pois classificou a ocorrência de sinistro com acurácias de 83, 96 e 81% para milho, soja e
 trigo, respectivamente. Para os tipos de sinistro nas culturas sinistradas, observou-se maiores
 acurácias para o SVM na cultura do milho (99%) e soja (90%). Para o trigo a maior acurácia
 ocorreu com o RF (86%). A metodologia apresentada se demonstrou eficaz no levantamento
 de informações confiáveis para a confirmação de ocorrências de sinistro no ramo de seguros
 rurais, sendo uma alternativa viável e de grande importância para a estabilidade das
 seguradoras, como auxiliar no procedimento de peritagem e fiscalização de ações
 relacionadas a esses segmentos agrícolas.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas}
}