IDENTIFICACIÓN DE MASAS DE AGUA EN SERIE TEMPORAL DE RADAR SENTINEL-1

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.22409/GEOgraphia2023.v25i55.a56659

Palabras clave:

Imagen Radar, Detección remota, Aprendizaje automático, Google Earth Engine, Água

Resumen

Este artículo tiene como objetivo abordar el estudio realizado para la identificación y cartografía de cuerpos hídricos en el estado de Río de Janeiro, utilizando técnicas de teledetección multitemporal en imágenes Radar. Esta investigación pretende contribuir metodológicamente al mapeo de cuerpos de agua y humedales, que constituyen coberturas muy específicas y que requieren criterios detallados para su correcta clasificación, debido a su dinámica. Como metodología de investigación se utilizaron algoritmos de aprendizaje de maquina en la plataforma Google Earth Engine, en imágenes Sentinel 1 – banda C para identificar estos objetos. Se utilizó una serie temporal mensual de imágenes de radar, lo que permitió probar su potencial en la identificación de estas coberturas. Como resultado, se obtuvo la clasificación y cuantificación de la cobertura natural del estado de Río de Janeiro, considerando los 12 meses del año 2018. El resultado permitió identificar la espacialidad de los cuerpos de agua, en los diferentes períodos del año, sin interferencia atmosférica, lo que corresponde a un avance metodológico en el intento de mapear la dinámica de crecidas anuales. La validación del mapeo mostró un excelente índice Kappa (0,93), lo que destaca el potencial del uso de imágenes de radar para mapear cuerpos de agua.

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Biografía del autor/a

  • Evelyn de Castro Porto Costa, Universidade Federal Fluminense (UFF) - Rio de Janeiro, RJ - Brasil

    Doutoranda em Geografia (UFF), com ênfase em Ordenamento Territorial Ambiental. Mestre em Geografia (2019), na área de concentração de Natureza e Dinâmica da Paisagem, pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ/FFP). É Licenciada em Geografia pela Faculdade de Formação de Professores da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2017) e geógrafa (bacharel) pela Universidade Federal Fluminense. Atualmente é membro do grupo de pesquisa Dinâmicas Ambientais e Geoprocessamento (DAGEOP/FFP) e do Laboratório de Geografia Física da UFF (LAGEF). Possui experiências profissionais na área de geotecnologias e meio ambiente, tendo experiências profissionais em instituições públicas e privadas. Desenvolve pesquisas no no âmbito da cartografia, sensoriamento remoto e geoprocessamento, aplicados a análises urbano-ambientais e detecção de mudanças, além de ter experiências em projetos de extensão e ministração de cursos na área de geotecnologias e ensino.

  • Mikaella Pereira dos Santos, Universidade Federal Fluminense (UFF) - Rio de Janeiro, RJ - Brasil

    Mestranda em Geografia, POSGEO-UFF

  • Eduardo Thomaz de Aquino Ribeiro, Universidade Federal Fluminense (UFF) - Rio de Janeiro, RJ - Brasil

    Graduando em Geografia, UFF

  • Milton Garcia Rosa, Universidade Federal Fluminense (UFF) - Rio de Janeiro, RJ - Brasil

    Graduando em Geografia, UFF

  • Paula Maria Moura de Almeida

    Doutora em Ciências Ambientais. Professora do Departamento de Geografia da UFF

  • Raúl Sanchez Vicens, Universidade Federal Fluminense (UFF) - Rio de Janeiro, RJ - Brasil

    Doutor em Geografia. Professor do Departamento de Geografia da UFF

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Publicado

2023-12-06

Número

Vol. 25 Núm. 55 (2023): jul./dez.

Sección

Dossiê - Jornada de Geotecnologias do Estado do Rio de Janeiro

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Declaro que el presente artículo es original, no habiendo sido sometido a publicación en ninguna otra revista nacional o internacional, ya sea en parte o en su totalidad. Declaro, asimismo, que una vez publicado en la revista GEOgraphia, editada por el Programa de Posgrado en Geografía de la Universidade Federal Fluminense, el mismo jamás será sometido por mí ni por ninguno de los demás coautores a ninguna otra revista. Y declaro estar al tanto de que el incumplimiento de este compromiso someterá al infractor a las sanciones y penas previstas en la Ley de Protección de Derechos de Autor (N.º 9609, del 19/02/1998).

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Cómo citar

IDENTIFICACIÓN DE MASAS DE AGUA EN SERIE TEMPORAL DE RADAR SENTINEL-1. GEOgraphia, Niterói, v. 25, n. 55, 2023. DOI: 10.22409/GEOgraphia2023.v25i55.a56659. Disponível em: https://periodicos.uff.br/geographia/article/view/56659. Acesso em: 24 jul. 2026.