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.
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Ferreira, B., Iten, M., & Silva, R. (2023). Sustainable Development Goals: Approach Using Machine Learning and Earth Observation Data. Revista Militar De Ciência E Tecnologia, 39(3), 215-228. Retrieved from http://www.ebrevistas.eb.mil.br/CT/article/view/9485
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