Análise de mudanças na cobertura vegetal na bacia hidrográfica do rio Mogi Guaçu - SP utilizando o Google Earth Engine

Coordenador: Heliofábio Barros Gomes 

Integrantes: Fabrício Daniel dos Santos Silva / Rafaela Lisboa Costa / Helber Barros Gomes / João Otávio Alves Accioly.

Descrição: O sensoriamento remoto tem sido aplicado em diversas áreas da agricultura, como por exemplo, mapeamento de áreas plantadas e detecção de estresses da planta, sendo estas, duas importantes variáveis utilizadas em modelos de predição de safra. Nos últimos anos, a popularização do uso de softwares e processamento de dados, aliado aos avanços tecnológicos computacionais, tem permitido análises temporais utilizando um grande volume de dados. Frente a isso, novas tecnologias de armazenamento e processamento de imagens em nuvens, tem facilitado a manipulação e análise destes dados. Neste contexto, imagens de sensores orbitais têm sido amplamente utilizadas na agricultura desde a década de 70, principalmente após o lançamento do primeiro sensor da série Landsat. A longa série temporal de dados dos satélites desta série, propiciou diversos estudos sobre sensoriamento remoto na agricultura, a partir de uma moderada resolução espacial (30 metros) (LIU, 2015). O uso de geotecnologias têm sido um grande aliado na gestão e tomada de decisão ambiental, porém seu alto custo de operacional (softwares, hardware e peopleware) muitas vezes é limitador para o monitoramento de uso e ocupação do solo. Nesse sentido, a busca por novas metodologias de acesso livre e tecnologias de observação da Terra tem ganhado destaque com a evolução info-computacional na última década, como é o caso do Google Earth Engine (GEE), que se utiliza de computação em nuvem e potentes bancos de dados para análise e processamento digital de imagens, com um amplo acervo de imagens de sensoriamento remoto. Recentemente surgiu uma plataforma que pode auxiliar o mapeamento em escala global com o objetivo principal de realizar análises de dados ambientais. Segundo Google Earth Engine (2018) a plataforma GEE fornece ferramentas e uma vasta capacidade computacional para o desenvolvimento de análises e exploração de uma elevada amplitude de dados. A área de estudo compreende parte da bacia hidrográfica do rio Mogi-Guaçu, que inclui o município de Santa Rita do Passa Quatro (214237S; 472841W; 748 m), Estado de São Paulo. O clima da região de Santa Rita do Passa Quatro é marcadamente sazonal: ameno e seco no inverno e quente e úmido no verão, com temperaturas médias mensais que variam entre 19C, no mês mais frio, a 24C, no mês mais quente. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo analisar a dinâmica da cobertura vegetal da Bacia Hidrográfica do Rio Mogi Guaçu SP durante os últimos 30 anos, por meio de processamento de imagens dos satélites LANDSAT 5 e LANDSAT 8 na plataforma GEE. As alterações na cobertura vegetal serão identificadas através da utilização do índice físico NDVI, entre outros, que destaca características da vegetação possibilitando identificar mudanças no seu desenvolvimento. Palavras-chave: Sensoriamento remoto. NDVI. Vegetação. Google Earth Engine.