Assessment of land use and cover in the Sucuru Watershed using Google Earth Engine

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sousa, José Hugo Simplicio de
Data de Publicação: 2022
Outros Autores: Moreira, Amanda Rezende, Nascimento, Abdalan Andrade do, Ribeiro, George do Nascimento, Oliveira Neto, Jose Nunes de, Prado Júnior, Leonardo Souza do
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentavel
Texto Completo: https://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/9621
Resumo: Human activities modify the natural characteristics of numerous watersheds worldwide. Google Earth Engine provides tools for the analysis of land use and natural resources. In this work, we classify current land use and cover in the Sucuru watershed, Paraíba, Brazil. We compared the accuracy of five supervised classification algorithms of Google Earth Engine. Classifiers based on Decision Trees, such as the Classification and Regression Trees (CART) and Random Forest (RF), showed the best accuracy and visual inspection values. The Google Earth Engine is a powerful tool for analysis of large-scale environmental data, monitoring land use changes, and providing information for sustainable management.
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spelling Assessment of land use and cover in the Sucuru Watershed using Google Earth EngineAvaliação do uso e cobertura do solo na Bacia de Sucuru usando o Google Earth EngineAvaliação do uso e cobertura do solo na Bacia de Sucuru usando o Google Earth EngineGeotechnologiesRemote sensingSupervised classificationGeotecnologiasSensoriamento remotoClassificação supervisionadaGeotecnologiasSensoriamento remotoClassificação supervisionadaHuman activities modify the natural characteristics of numerous watersheds worldwide. Google Earth Engine provides tools for the analysis of land use and natural resources. In this work, we classify current land use and cover in the Sucuru watershed, Paraíba, Brazil. We compared the accuracy of five supervised classification algorithms of Google Earth Engine. Classifiers based on Decision Trees, such as the Classification and Regression Trees (CART) and Random Forest (RF), showed the best accuracy and visual inspection values. The Google Earth Engine is a powerful tool for analysis of large-scale environmental data, monitoring land use changes, and providing information for sustainable management.Através das ações antrópicas inadequadas ao longo dos anos na bacia hidrográfica do Alto Curso do Rio Paraíba, onde vem passando por mudanças no ecossistema. Geotecnologias têm contribuido nas pesquisas propiciando a incorporação de informações dos sistemas naturais. O objetivo deste trabalho foi classificar o uso e cobertura da terra atual. Foi utilizado cincos classificadores de classificação supervisionada disponíveis no Google Earth Engine. Os resultados demonstraram que dois classificadores baseados em Árvore de Decisão Classification and Regression Trees (CART) e Random Forest (RF) desempenharam excelentes resultados, entretanto o classificador (CART) se destacou tanto pelo os melhores índices quanto na inspeção visual. O GEE demonstrou ser uma plataforma muito eficaz para a realização do mapeamento do uso e cobertura da terra na área.Através das ações antrópicas inadequadas ao longo dos anos na bacia hidrográfica do Alto Curso do Rio Paraíba, onde vem passando por mudanças no ecossistema. Geotecnologias têm contribuido nas pesquisas propiciando a incorporação de informações dos sistemas naturais. O objetivo deste trabalho foi classificar o uso e cobertura da terra atual. Foi utilizado cincos classificadores de classificação supervisionada disponíveis no Google Earth Engine. Os resultados demonstraram que dois classificadores baseados em Árvore de Decisão Classification and Regression Trees (CART) e Random Forest (RF) desempenharam excelentes resultados, entretanto o classificador (CART) se destacou tanto pelo os melhores índices quanto na inspeção visual. O GEE demonstrou ser uma plataforma muito eficaz para a realização do mapeamento do uso e cobertura da terra na área.Editora Verde2022-12-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/962110.18378/rvads.v17i4.9621Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável; Vol. 17 No. 4 (2022); 235 - 241Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável; Vol. 17 Núm. 4 (2022); 235 - 241Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável; v. 17 n. 4 (2022); 235 - 2411981-8203reponame:Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentavelinstname:Grupo Verde de Agroecologia e Abelhas (GVAA)instacron:GVAAenghttps://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/9621/11311Copyright (c) 2022 José Hugo Simplicio de Sousa et al.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessSousa, José Hugo Simplicio de Moreira, Amanda RezendeNascimento, Abdalan Andrade doRibeiro, George do NascimentoOliveira Neto, Jose Nunes de Prado Júnior, Leonardo Souza do2023-01-01T14:42:42Zoai:ojs.gvaa.com.br:article/9621Revistahttps://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/PUBhttps://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/oairvadsgvaa@gmail.com || patriciomaracaja@gmail.com || revistaverde1@gmail.com || suporte@antsoft.com.br1981-82031981-8203opendoar:2023-01-01T14:42:42Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentavel - Grupo Verde de Agroecologia e Abelhas (GVAA)false
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