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

Autores

Palavras-chave:

semiárido, sensoriamento remoto, sentinel-2, avaliação de precisão

Resumo

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.

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Biografia do Autor

José Hugo Simplicio de Sousa, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil

Atualmente cursando Engenharia de Biossistemas-UFCG, com ênfase na área de sensoriamento remoto/geoprocessamento.

George do Nascimento Ribeiro, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil

Prof. Dr. em Eng. Agricola

Paulo Roberto Megna Francisco, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil

Doutorando em Eng. e Gestão de Recursos Naturais

Abdalan Andrade do Nascimento, União de Ensino Superior de Campina Grande, Paraíba, Brasil

Graduado em Enfermagem pela União de Ensino Superior de Campina Grande

José Ilton Pereira Alves, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil

Graduado em Agroecologia pela Universidade Federal de Campina Grande

Miriany Cavalcanti, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil

Graduanda em Engenharia de Biossisetmas, na Universidade Federal de Campina Grande

Referências

ALENCAR, M. L. S. Os sistemas Hídricos, o bioma Caatinga e o Social na bacia do Rio Sucuru: Riscos e Vulnerabilidades. 157f. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola). Departamento de Engenharia Agrícola. Universidade Federal de Campina Grande. Campina Grande, 2008.

ALVARENGA, L. A.; MELLO, C. R.; COLOMBO, A.; CUARTAS, L. A.; BOWLING, L. C. Assessment of land cover change on the hydrology of a Brazilian headwater watershed using the Distributed Hydrology-Soil-Vegetation Model. Catena, v. 143, p. 7-17, 2016.

ALVES, J. S. Zoneamento socioambiental da bacia hidrográfica do rio Taperoá/PB: fragilidades, potencialidades e classificação das unidades de paisagem. 108f. Dissertação (Mestrado em Geografia). Centro de Ciências Exatas e da Natureza. Universidade Federal da Paraíba. João Pessoa, 2020.

BARBOSA, M. R. V.; LIMA, I. B.; LIMA, J. R.; CUNHA, J. P.; AGRA, M. F.; THOMAS, W. W. Vegetação e flora no Cariri Paraibano. Oecologia Brasiliensis, v. 11, n. 3, p. 313-322, 2007.

CARDOSO, P. V.; SEABRA, V. S.; XAVIER, R. A., RODRIGUES, E. M.; GOMES, A. S. Mapeamento de Áreas de Caatinga Através do Random Forrest: Estudo de caso na Bacia do Rio Taperoá. Revista Geoaraguaia, v. 11, n. esp., p. 55-68, 2021.

CARVALHO, W. S.; MAGALHÃES FILHO, F. J. C.; SANTOS, T. L. Uso e cobertura do solo utilizando a Plataforma Google Earth Engine (GEE): Estudo de caso em uma Unidade de Conservação.?Brazilian Journal of Development, v. 7, n. 2, p. 15280-15300, 2021.

CHAVES, M. E. D.; PICOLI, M. C. A.; SANCHES, I. D. Recent applications of Landsat 8/OLI and Sentinel-2/MSI for land use and land cover mapping: A systematic review. Remote Sensing, v. 12, n. 18, p. 3062, 2020.

CRÓSTA, A. P. Processamento Digital de Imagens de Sensoriamento Remoto. ed. rev. Campinas: IG/UNICAMP, 1992. 170p.

DANTAS, J. C.; SILVA, M. A.; SILVA, R. M.; VIANNA, P. C. G. Simulação vazão-erosão usando o modelo SWAT para uma grande bacia da região semiárida da Paraíba. Geociências, v. 34, n. 4, p. 816-827, 2015.

FRANCISCO, P. R. M. Classificação e mapeamento das terras para mecanização do Estado da Paraíba utilizando sistemas de informações geográficas. 122f. Dissertação (Mestrado em Manejo de Solo e Água). Centro de Ciências Agrárias. Universidade Federal da Paraíba. Areia, 2010.

FRANCISCO, P. R. M.; AYRES, G. D. J.; FARIAS, E. S. B.; MORAES NETO, J. M.; SILVA, V. F.; SANTOS, D.; OLIVEIRA, F. P. Detecção de mudanças da vegetação de caatinga da bacia hidrográfica do alto rio paraíba através de técnicas de geoprocessamento. In: FRANCISCO, P. R. M.; FURTADO, D. A.; FERREIRA, A. C. (Org.). Engenharia, Agronomia e Geociência 2014-2021. 1.a ed. Campina Grande: EPTEC, 2021. 193p.

FRANCISCO, P. R. M.; CHAVES, I. B.; LIMA, E. R. V. Mapeamento das terras para mecanização agrícola-Estado da Paraíba. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 5, n. 2, p. 233-249, 2012.

FRANCISCO, P. R. M.; CHAVES, I. D. B.; CHAVES, L. H. G.; BRANDÃO, Z. N.; LIMA, E. D.; SILVA, B. D. Mapeamento da vulnerabilidade das terras da bacia hidrográfica do Rio Taperoá. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 6, n. 02, p. 271-286, 2013.

FRANCO-LOPEZ, H.; EK, A. R.; BAUER, M. E. Estimation and mapping of forest stand density, volume, and cover type using the k-nearest neighbors method. Remote Sensing of Environment, v. 77, n. 3, p. 251-274, 2001.

FREITAS, M. S.; NETO, J. B. F.; TAVARES, K. S. R. Análise Temporal das Mudanças do Uso e Cobertura da Terra na Bacia Hidrográfica do Córrego Água Limpa em São João Del Rei - MG. In: Workshop Internacional sobre Planejamento e Desenvolvimento Sustentável em Bacias Hidrográficas, 8, 2021, Goiânia. Anais...Goiânia: Cegraf UFG, 2021.

GHEBREZGABHER, M. G.; YANG, T.; YANG, X.; WANG, X.; KHAN, M. Extracting and analyzing forest and woodland cover change in Eritrea based on landsat data using supervised classification. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, v. 19, n. 1, p. 37-47, 2016.

GU, X.; LONG, A.; LIU, G.; YU, J.; WANG, H.; YANG, Y.; ZHANG, P. Changes in ecosystem service value in the 1 km lakeshore zone of Poyang Lake from 1980 to 2020. Land, v. 10, n. 9, p. 951, 2021.

GHORBANIAN, A.; KAKOOEI, M.; AMANI, M.; MAHDAVI, S.; MOHAMMADZADEH, A.; HASANLOU, M. Improved land cover map of Iran using Sentinel imagery within Google Earth Engine and a novel automatic workflow for land cover classification using migrated training samples. Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 167, p. 276-288, 2020.

GOOGLE EARTH ENGINE. A planetary-scale platform for Earth Science Data & Analysis. 2021. Disponível em: <https://earthengine.google.com/>. Acesso em: 25 de abril de 2023.

GORELICK, N.; HANCHER, M.; DIXON, M.; ILYUSHCHENKO, S.; THAU, D.; MOORE, R. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, v. 202, p. 18-27, 2017.

GRABOIS, J.; MARQUES, M. I. M.; SILVA, M. J. A organização do espaço no baixo vale do Taperoá: uma ocupação extensiva em mudança. Revista Brasileira de Geografia, v. 53, p. 81-114, 1991.

LI, Q.; QIU, C.; MA, L.; SCHMITT, M.; ZHU, X. X. Mapping the land cover of Africa at 10 m resolution from multi-source remote sensing data with Google Earth Engine. Remote Sensing, v. 12, n. 4, p. 602, 2020.

LIU, X.; HE, J.; YAO, Y.; ZHANG, J.; LIANG, H.; WANG, H.; HONG, Y. Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data. International Journal of Geographical Information Science, v. 31, n. 8, p. 1675-1696, 2017.

LOWE, B.; KULKARNI, A. Multispectral Image Analysis Using Random Forest. International Journal on Soft Computing, v. 6, n. 1, p. 1-14, 2015.

MELO, E. T.; SALES, M. C. L.; OLIVEIRA, J. G. B. Aplicação do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) para análise da degradação ambiental da microbacia hidrográfica do Riacho dos Cavalos, Crateús-CE. RA’EGA. v. 23, p. 520-533, 2011.

MENDONÇA, F.; DANNI-OLIVEIRA, I. M. Climatologia: noções básicas e climas do Brasil. São Paulo: Oficina de Textos, 2007, 208p.

NGUYEN, H. T. T.; DOAN, T. M.; TOMPPO, E.; McROBERTS, R. E. Land Use/land cover mapping using multitemporal Sentinel-2 imagery and four classification methods - A case study from Dak Nong, Vietnam. Remote Sensing, v. 12, n. 9, p. 1367, 2020.

NYBERG, G.; KNUTSSON, P.; OSTWALD, M.; ÖBORN, I.; WREDLE, E.; OTIENO, D. J.; MUREITHI, S.; MWANGI, P.; SAID, M. Y.; JIRSTRÖM, M.; GRÖNVALL, A.; WERNERSSON, J.; SVANLUND, S.; SAXER, L.; GEUTJES, L.; KARMEBÄCK, V.; WAIRORE, J. N.; WAMBUI, R.; LEEUW, J. D.; MALMER, A. Enclosures in West Pokot, Kenya: Transforming land, livestock and livelihoods in drylands. Pastoralism, v. 5, n. 1, p. 1-12, 2015.

OLIVEIRA, E. C. Mapeamento de uso e cobertura da terra utilizando a plataforma Google Earth Engine. 91f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Geografia). Centro de Filosofia e Ciências Humanas. Universidade Federal de Santa Catarina. Florianópolis, 2021.

OLIVEIRA, L. B.; RIBEIRO, M. R.; FERRAZ, F. B.; JACOMINE, P. K. T. Classificação de solos Planossólicos do sertão do Araripe. Revista Brasileira de Ciência do Solo, n. 4, v. 27, p. 685-693, 2003.

OLOFSSON, P.; FOODY, G. M.; HEROLD, M.; STEHMAN, S. V.; WOODCOCK, C. E.; WULDER, M. A. Good practices for estimating area and assessing accuracy of land change. Remote Sensing of Environment, v. 148, p. 42-57, 2014.

PAES-SILVA, A. P.; CHAVES, I. B.; SAMPAIO, E. V. S. B. Cobertura vegetal da bacia hidrográfica do Açude Namorado no cariri oriental paraibano. Agropecuária Técnica, v. 24, n.1, p.47-59, 2003.

PAIVA, L. A. N.; SILVA, F. M.; NASCIMENTO, P. S. R. Uso de imagens MODIS e TM para a detecção de áreas degradadas na sub?bacia do Taperoá?PB. In: Simpósio Brasileiro de Geografia Física Aplicada, 13, 2009. Viçosa. Anais...Viçosa: UFV, 2009.

PARANHOS FILHO, A. C.; LASTORIA, G.; TORRES, T. G. Sensoriamento Remoto Ambiental Aplicado: Introdução às Geotecnologias. Campo Grande-MS: Editora UFMS, 1 ed., 2008. 198p.

PINTO, C. A. L.; ESPEZÚA, R. M. H.; BERMÚDEZ, L. M. L. Plantaciones forestales, agua y gestión de cuencas. Debate Agrario, v. 42, p. 79-110, 2007.

QUEIROZ, F. L. L. Aspectos da dinâmica hidrossedimentológica e do uso e ocupação do solo na bacia do córrego Arapuá (MS). 125f. Dissertação (Mestrado em Geografia). Universidade Federal do Mato Grosso do Sul. Três Lagoas, 2011.

RICHARDS, J. A.; JIA, X. Remote Sensing Digital Image Analysis – An Introduction. 4ª ed. Alemanha: Ed. Springer, 2006. 454p.

SALOVAARA, K. J.; THESSLER, S.; MALIK, R. N.; TUOMISTO, H. Classification of Amazonian primary rain forest vegetation using Landsat ETM+ satellite imagery. Remote Sensing of Environment, v. 97, n. 1, p. 39-51, 2005.

SANTOS, C. J. D. S.; MONTEIRO, G. N.; CRUZ, K. K. S.; SOUZA, J. O. P. Caracterização das unidades de paisagens na bacia hidrográfica do rio Taperoá-PB. Revista GeoUECE, v. 8, n. 15, p. 137-149, 2019.

SCHINEIDER, V. Mapeamento geomorfológico e zoneamento ambiental de fragilidades na bacia hidrográfica do Rio Barra Seca – Espírito Santo. 140f. Dissertação (Mestrado em Geografia). Centro de Ciências Humanas e Naturais. Universidade Federal do Espírito Santo. Vitória, 2011.

SEABRA, V.; XAVIER, R. A.; DAMASCENO, J.; DORNELLAS, P. D. C. Mapeamento do uso e cobertura do solo da bacia do rio Taperoá: região semiárida do Estado da Paraíba. Caminhos de Geografia, v. 15, n. 50, p. 127-137, 2014.

SILVA, J. P. F. Vulnerabilidade ambiental às mudanças de uso e cobertura da terra na região semiárida do nordeste do Brasil. 168f. Tese (Doutorado em Ciências Florestais). Universidade Federal Rural de Pernambuco. Recife, 2019a.

SILVA, L. P. Efeito de cenários climáticos e de uso e cobertura da terra futuros nos processos hidrossedimentológicos: o caso da bacia do rio Taperoá – Estado da Paraíba. 110f. Tese (Doutorado em Engenharia Civil e Ambiental). Centro de Tecnologia. Universidade Federal da Paraíba. João Pessoa, 2019b.

SOUZA, B. I.; SUERTEGARAY, D. M. A.; LIMA, E. R. V. Desertificação e seus efeitos na vegetação e solos do Cariri Paraibano. Mercator, v. 8, n. 16, p. 217-232, 2009.

STEHMAN, S. V.; FOODY, G. M. Key issues in rigorous accuracy assessment of land cover products. Remote Sensing of Environment, v. 231, e111199, 2019.

STEINHAUSEN, M. J.; WAGNER, P. D.; NARASIMHAN, B.; WASKE, B. Combining Sentinel-1 and Sentinel-2 data for improved land use and land cover mapping of monsoon regions. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 73, p. 595-604, 2018.

TANG, H. J.; WU, W. B.; YANG, P.; CHEN, Y. Q.; VERBURG, P. H. Recent progresses of land use and land cover change (LUCC) models. Acta Geographica Sinica, v. 64, n. 4, p. 456-468, 2009.

WAGNER, P. D.; BHALLAMUDI, S. M.; NARASIMHAN, B.; KUMAR, S.; FOHRER, N.; FIENER, P. Comparing the effects of dynamic versus static representations of land use change in hydrologic impact assessments. Environmental Modelling & Software, v. 122, e103987, 2019.

ZHANG, C.; SARGENT, I.; PAN, X.; LI, H.; GARDINER, A.; HARE, J.; ATKINSON, P. M. Joint Deep Learning for land cover and land use classification. Remote sensing of Environment, v. 221, p. 173-187, 2019.

ZURQANI, H. A.; POST, C. J.; MIKHAILOVA, E. A.; SCHLAUTMAN, M. A.; SHARP, J. L. Geospatial analysis of land use change in the Savannah River Basin using Google Earth Engine. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 69, p. 175-185, 2018.

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Publicado

2023-08-22

Como Citar

Sousa, J. H. S. de, Ribeiro, G. do N., Francisco, P. R. M., Nascimento, A. A. do, Alves, J. I. P., & Cavalcanti, M. (2023). Classificação e mapeamento do uso e cobertura das terras da bacia hidrográfica do rio Taperoá-PB utilizando o Google Earth Engine. Revista Geama, 9(2), 44–52. Recuperado de https://www.journals.ufrpe.br/index.php/geama/article/view/5777

Edição

Seção

ARTIGOS