摘要：Neste trabalho, avaliou-se o potencial do uso de imagens multiespectrais livres para identificar a infecção por nematoides em uma lavoura cafeeira. Adotou-se uma área de estudo com ocorrência infecção por nematoides (N. paranaenses) na cultura cafeeira. Em segundo lugar, analisou-se a variação da resposta espectral do café infectados e sadio, em bandas do satélite Sentinel 2. Como hipótese, esperava-se que plantas saudáveisrespondessem diferentemente das sadias. Assim, detectamos bandas cuja variação na refletância poderia auxiliar no processo de classificação de imagens. Assim, detectou-se essas variações, observando as bandas (vermelha, IVP, vermelho limítrofe 3-4). Posteriormente, fizemos a classificação da imagem (rede neural) aplicando diferentes combinações de imagens, considerando os resultados da etapa anterior, além de uma imagem representando o índice NDVI. A combinação das bandas Red, NIR e NDVI como entrada de classificação proporcionou o melhor resultado quando comparado com as outras combinações. Essa combinação permitiu detectar áreas de infecção por nematoides e realizar a classificação da imagem com 97,91% de acurácia. Portanto, obteve-se o potencial positivo do uso de imagens livres do Sentinel 2 para identificar infecções por nematoides em lavouras cafeeiras. Este é um resultado notável, uma vez que se produziu uma solução inovadora, de baixo custo e confiante.
