AVALIAÇÃO DO USO DE ÍNDICES ESPECTRAIS PARA MAPEAMENTO DE COBERTURA DA TERRA EM ÁREAS DE MINERAÇÃO EM IPIXUNA DO PARÁ (PA)
A mudança de cobertura da terra é o tema principal correlacionado a sustentabilidade ambiental. O estudo aplicado nas áreas de mineração, de Ipixuna do Pará, é importante para medir índices de espectrais. O objetivo deste artigo foi analisar imagens Landsat entre 1991 a 2021 e correlacionar os: Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI), Índice de Diferença Normalizada Edificada (NDBI) e o Índice de Água por Diferença Normalizada (MNDWI), afim de classificar diferentes tipos de cobertura da terra. Analisou-se a classificação supervisionada com algoritmo Random Forest, no Google Earth Engine (GEE). Os resultados revelaram diferentes mudanças na cobertura da terra com diferentes valores, para cada índice, com precisão geral, das imagens classificadas, de entre 81% a 89%, respectivamente. Os resultados mostraram que esses índices são confiáveis para mapear e monitorar as mudanças de cobertura da terra no município. Palavras-chave — NDVI, SAVI, NDBI, MNDWI
ANÁLISE MULTITEMPORAL DO ÍNDICE NDWI APLICADO À CULTURA DA SOJA NA REGIÃO DA BACIA DO ARAGUAIA-TOCANTINS (PA) UTILIZANDO GOOGLE EARTH ENGINE
Eficácia e agilidade no monitoramento de impactos agricolas no ambiente são atributos cada vez mais demandados pela sociedade. O sensoriamento remoto na agricultura pode contribuir na compreensão desses fenômenos e viabilizar respostas rápidas a esses eventos. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi apresentar uma análise multitemporal do conteúdo da água nas folhas da cultura da soja no entorno da bacia hidrográfica Araguaia Tocantins, no sudeste do estado do Pará. Para isso, utilizou-se o índice de água NDWI (normalized difference water index) processado através da plataforma GEE, utilizando-se imagens da coleção Sentinel-2 no período de 2018 a 2022. Os valores médios de NDWI capturados nas amostras com cultivo de soja se mostraram sensíveis às diferentes fases de desenvolvimento da cultura. O mapeamento do índice NDWI pode ser usado em conjunto com outros índices para selecionar e quantificar áreas que estão sendo cultivadas, monitorar impactos e auxiliar na tomada de decisão. Palavras-chave — Agricultura, Sensoriamento Remoto, Amazônia
UTILIZAÇÃO DE IMAGENS SENTINEL-2 PARA AVALIAÇÃO DA EXPANSÃO AGRÍCOLA NO MUNICÍPIO DE SANTANA DO ARAGUAIA (PA), USANDO GEE
Diante da expansão do cultivo da soja em áreas da Amazônia Legal, este trabalho teve como objetivo explorar formas de identificar áreas de soja utilizando índices de vegetação aplicados ao município de Santana do Araguaia-PA, nos anos de 2020 e 2022. Para isso, utilizou-se imagens da constelação Sentinel 2 processadas através da ferramenta de computação em nuvem Google Earth Engine (GEE). O presente trabalho expõe a implementação através de código-fonte dos índices de vegetação (NDVI e SAVI) e classificação do uso e cobertura da terra com o algoritmo Randon Forest. Os resultados indicaram que os valores obtidos para índices de vegetação apresentaram bons resultados para áreas de vegetação natural, e também se mostraram eficazes na discriminação das áreas de culturas agrícolas (soja) validadas pelo índice Kappa. Recomenda-se um estudo que compare a aplicação de outros índices de vegetação a um período maior de anos. Palavras-chave — Índices de vegetação, plataforma de computação em nuvem, áreas agrícolas, soja, uso e cobertura da terra.
CHEIAS NO ARQUIPÉLAGO DO MARAJO: ANÁLISE DE SAZONALIDADE EM ANOS EXTREMOS ATRAVÉS DE PROCESSAMENTO DE DADOS SAR NO GOOGLE EARTH ENGINE
As inundações sazonais em várzeas são fenômenos naturais que ocorrem ao longo da bacia Amazônica, mas podem ser potencializados pela ocorrência dos fenômenos El Niño e La Niña que favorecem a diminuição e aumento da precipitação, respectivamente. Neste trabalho buscou-se analisar as diferenças de áreas de inundações em períodos influenciados por esses fenômenos climáticos no arquipélago do Marajó (PA). A abordagem metodológica foi a detecção de mudanças comparando imagens antes e depois da ocorrência das cheias em cada período sazonal 2016/2017 – influência do El Niño - e 2021/2022 – influência de La Niña. Utilizou-se dados de séries temporais do SAR Sentinel 1 de banda C processados através da plataforma Google Earth Engine (GEE). Resultados apontaram maiores áreas inundadas no período 2021-22, afetado pelo La Niña. Estudos dessa natureza podem auxiliar tomadores de decisão para mapear padrões em cheias sazonais e prevenir maiores impactos junto a população em situação de vulnerabilidade socioambiental. Palavras-chave — inundações, radar, Amazônia.
DINÂMICA DO USO DA TERRA NA REGIÃO DOS TRÊS ARAGUAIAS (PA): ANÁLISE ESPACIAL E MULTITEMPORAL DOS IMPACTO NOS SERVIÇOS ECOSSISTÊMICOS
O objetivo deste estudo foi analisar as perdas de serviços ecossistêmicos (SE) do tipo regulação na região denominada de “Três Araguaias” (PA), como consequência das dinâmicas de uso e cobertura da terra. Dados do projeto MapBiomas coleção 7.0 foram recortados para a área de estudo em três marcos temporais: 1988, 1996 e 2021. Utilizou-se o método da matriz binária, combinando diferentes classes de uso e cobertura a um índice de capacidade de fornecimento de cada SE. Resultados apontaram que boa parte da capacidade de fornecimento dos SE mudaram o status de alta capacidade de fornecimento para sem capacidade de fornecimento. A metodologia apresentada foi satisfatória ao apresentar que a fragmentação florestal nos Três Araguaias impactou a prestação de SE de regulação de forma negativa. O método utilizado permitiu a espacialização da capacidade de cada classe de uso do solo em fornecer os serviços analisados, permitindo também quantificar suas métricas. Palavras-chave - Agropecuária, Desmatamento, Geoprocessamento, Paisagem, Regulação.
UTILIZAÇÃO DE ALGORITMOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS E AVALIAÇÃO DA DEGRADAÇÃO AMBIENTAL NA ILHA DE COTIJUBA (PA)
Reconhecendo a importância do sensoriamento remoto para auxiliar no monitoramento e análise das dinâmicas de degradação, este trabalho teve como objetivo estimar a degradação florestal ocorrida na Ilha de Cotijuba – PA sob a abordagem de perda de cobertura florestal. Para isso, foram identificadas, através da classificação de imagens, a manutenção e diminuição de cobertura vegetal na área de estudo nos anos de 1989 e 2021. Foram coletadas imagens multiespectrais da série Landsat, equivalentes aos anos de 1989 e 2021, com posterior processamento e classificação no Google Earth Engine (GEE) utilizando dois algoritmos de classificação supervisionada disponíveis no GEE: Classification and Regression Trees (CART) e Random Forest (RF). Apesar da desaceleração da degradação florestal demonstrado nos resultados, no decorrer dos últimos 32 anos a cobertura vegetal da ilha apresentou redução significativa, com um valor média aproximado de 18% de perda. Palavras-chave — mapeamento, sensoriamento, Landsat