Artigo Anais do XX SBGFA - Simpósio Brasileiro de Geografia Física Aplicada & IV ELAAGFA - Encontro Luso-Afro-Americano de Geografia Física e Ambiente

ANAIS de Evento

ISSN: 2236-5311

USO DE SÉRIES TEMPORAIS E ALGORITMO RANDOM FOREST NA CLASSIFICAÇÃO DE ÁREAS PANTANOSAS NO ESTADO DO RIO DE JANEIRO

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Publicado em 26 de novembro de 2024

Resumo

As paisagens pantanosas, também conhecidas como wetlands ou áreas úmidas, são caracterizadas como áreas alagáveis ou com alto grau de umedecimentos e são ecossistemas ameaçados e vulneráveis em todo o mundo. Apesar dos inúmeros serviços ecossistêmicos prestados, no estado do Rio de Janeiro, essas áreas se encontram fragmentadas e são pouco visibilizadas em mapeamentos de uso e cobertura da terra, as tornando vulneráveis. Além disso, essas áreas tendem a ser representados com baixa acurácia em mapeamentos temáticos, pois usualmente não consideram sua variação sazonal e seu dinamismo físico, tendo em vista a dificuldade de mapeamento considerando toda sua amplitude espacial em períodos úmidos e secos. Nessa perspectiva, essa pesquisa tem por objetivo mapear a sazonalidade das áreas úmidas do estado do Rio de Janeiro entre 2019 a 2021, sendo possível compreender a sua amplitude espaço-temporal e o seu regime de inundação. Para a classificação dessas áreas foram adotadas séries temporais de imagens de sensores óticos e de radar do satélite europeu Sentinel, aliados ao algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest desenvolvidos na plataforma Google Earth Engine. Os resultados da validação realizada, por uma abordagem metodológica aleatória e estratificada, apontaram que o mapeamento obteve resultado considerado “muito bom”. A classificação aponta que em cerca de 10% do Estado do Rio de Janeiro encontram-se áreas úmidas, sendo 2% classificadas como permanentemente inundadas e 8% como temporariamente inundada. Essas áreas encontram-se predominantemente em planícies costeiras e fluviais, bem como, no entorno de grandes espelhos d’água.

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