Classificação e mapeamento do uso e cobertura das terras da bacia hidrográfica do rio Taperoá-PB utilizando o Google Earth Engine

As geotecnologias vêm se mostrando promissoras para aplicação da prática na análise de dados ambientais para recursos naturais terrestres. Ao longo do tempo, as características naturais da Bacia Hidrográfica do rio Taperoá localizada em região semiárida no Estado da Paraíba, foi se modificando devido às atividades antrópicas. O objetivo deste trabalho foi classificar o uso e cobertura da terra atual, utilizando imagens Sentinel-2. Foi aplicado quatro algoritmos de classificação supervisionados disponíveis no Google Earth Engine (GEE). Os resultados demonstraram que o classificador baseado em árvore de decisão Random Forest (RF), se destacou em relação aos os outros classificadores tanto na precisão de classificação quanto na inspeção visual para o uso e cobertura da terra. A plataforma Google Earth Engine demonstrou desempenho satisfatório em termos de processamento computacional, possibilitando o estudo de dados ambientais em larga escala, permitindo a identificação de mudanças no uso e cobertura do solo

Volume hídrico por processamento digital de imagens de açude público em Sumé, Paraíba

A referente pesquisa ressalta a importância da água, enfatizando o conhecimento da quantidade do volume em armazenamento, como uma propositura indispensável, principalmente em regiões onde há irregularidades na quantidade de chuvas e na distribuição ao longo do tempo. O sensoriamento remoto vem ganhando muito espaço no manejo de bacias, pois ajuda a identificar e a monitorar possíveis mudanças nos recursos naturais. O açude público de Sumé se encontra localizado na bacia hidrográfica do Alto Rio Paraíba, região do Cariri paraibano, tendo capacidade máxima de armazenamento de 44,8 milhões de m3 com a área relativa do espelho d’água de 8,5 milhões de m2, para a execução dessa pesquisa foram utilizadas imagens orbitais dos satélites Landsat 8/OLI, Landsat 5/TM e ETM e Landsat 7/TM e ETM+. O sistema usado para o processamento digital foi o SPRING versão 5.5.1. Para o processamento digital de imagens foram usadas as seguintes metodologias: Contraste; Componentes Principais (bandas 5, 4 e 3 - Landsat 5 e 7; e 6, 5 e 4 - Landsat 8); IVDN; Realce por Decorrelação (DECO); Composição Multiespectral Ajustada (CMA).; e, falsa composição de cor. O RGB-CONTRASTE foi o que apresentou uma maior correlação (0,9998), acompanhado da CMA-DECO (0,9979). O sensoriamento remoto mostrou-se eficaz para o estudo dos recursos hídricos, sendo um método viável economicamente com rápidos resultados

Índices biofísicos da Bacia Hidrográfica do rio Sucuru-PB utilizando o Google Earth Engine

The Sucuru River Basin covers an area of 1,652.5 km² and requires efficient monitoring of its natural resources. Remote Sensing (RS) has emerged as a crucial tool for this purpose. This study aimed to analyze the dynamics of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Land Surface Temperature (LST) in relation to variations in rainfall during the period from 2001 to 2019. To carry out this analysis, the Google Earth Engine (GEE) platform was used, along with data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and TerraClimate sensors, using JavaScript programming. Pearson's correlation coefficient (r) in the R® software was applied to assess the relationships between NDVI time series data and rainfall, as well as between LST data and rainfall. This study highlighted the effectiveness of the GEE platform in processing the images, allowing for a comprehensive analysis of the dynamics of the Sucuru River basin and its relationship with key climatic factors, providing crucial information for managing water resources in the region, highlighting the importance of RS as an effective tool for monitoring the natural resources of river basins. Pearson's correlation coefficients revealed a moderate correlation between NDVI and rainfall, as well as between LST and rainfall, indicating a strong association between vegetation dynamics and LST with rainfall patterns.A Bacia Hidrográfica do rio Sucuru-PB abrange uma área de 1.652,5 km², e requer monitoramento eficiente de seus recursos naturais. O Sensoriamento Remoto (SR) emerge como uma ferramenta crucial para essa finalidade. Este estudo teve como objetivo a análise da dinâmica do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e da Temperatura da Superfície Terrestre (LST) em relação às variações na precipitação pluviométrica durante o período de 2001 a 2019. Para realizar essa análise, a plataforma Google Earth Engine (GEE) foi empregada, juntamente com dados dos sensores Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) e TerraClimate, utilizando programação em JavaScript. O coeficiente de correlação de Pearson (r) no software R® foi aplicado para avaliar as relações entre os dados da série temporal do NDVI e da precipitação pluviométrica, bem como entre os dados da LST e a precipitação pluviométrica. Este estudo destacou a eficácia da plataforma GEE no processamento das imagens, permitindo uma análise abrangente da dinâmica da bacia do rio Sucuru e sua relação com fatores climáticos fundamentais, fornecendo informações cruciais para a gestão dos recursos hídricos na região, destacando a importância do SR como uma ferramenta eficaz para monitorar os recursos naturais das bacias hidrográficas. Os coeficientes de correlação de Pearson revelaram uma correlação moderada entre o NDVI e a precipitação pluviométrica, bem como entre a LST e a precipitação pluviométrica, indicando uma forte associação entre a dinâmica da vegetação e a LST com os padrões de precipitação pluviométrica

Assessment of land use and cover in the Sucuru Watershed using Google Earth Engine

Human activities modify the natural characteristics of numerous watersheds worldwide. Google Earth Engine provides tools for the analysis of land use and natural resources. In this work, we classify current land use and cover in the Sucuru watershed, Paraíba, Brazil. We compared the accuracy of five supervised classification algorithms of Google Earth Engine. Classifiers based on Decision Trees, such as the Classification and Regression Trees (CART) and Random Forest (RF), showed the best accuracy and visual inspection values. The Google Earth Engine is a powerful tool for analysis of large-scale environmental data, monitoring land use changes, and providing information for sustainable management