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

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