{"id":37107,"date":"2024-09-13T16:46:31","date_gmt":"2024-09-13T19:46:31","guid":{"rendered":"https:\/\/ciram.epagri.sc.gov.br\/?p=37107"},"modified":"2025-10-09T09:31:06","modified_gmt":"2025-10-09T12:31:06","slug":"profissionais-da-epagri-ciram-participam-de-um-treinamento-em-google-earth-engine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ciram.epagri.sc.gov.br\/index.php\/2024\/09\/13\/profissionais-da-epagri-ciram-participam-de-um-treinamento-em-google-earth-engine\/","title":{"rendered":"Profissionais da Epagri\/Ciram participam de um Treinamento em Google Earth Engine"},"content":{"rendered":"\n

Durante o final de julho e agosto, 21 profissionais entre pesquisadores, t\u00e9cnicos e bolsistas das institui\u00e7\u00f5es, (Epagri\/Ciram, Epagri\/Cepa, Epagri\/Deplan e Cidasc) participaram de um treinamento em Google Earth Engine – GEE promovido pela Epagri\/Ciram e financiado pelo Projeto Fapesc edital 17\/2023 – Aprimoramento da gera\u00e7\u00e3o e disponibiliza\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es ambientais de Santa Catarina.<\/p>\n\n\n\n

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Kenia Santos foi a monitora do treinamento, ela conta que o principal objetivo do curso \u00e9 a otimiza\u00e7\u00e3o do mapeamento, j\u00e1 que a maioria dos servidores trabalham estudando os mapas. “A gente tem ali um conjunto de servidores que trabalham muito com o mapeamento, ent\u00e3o a inten\u00e7\u00e3o \u00e9 apresentar para eles uma nova ferramenta que possibilite uma otimiza\u00e7\u00e3o no trabalho deles, um avan\u00e7o mais r\u00e1pido, via plataforma, via linguagem de programa\u00e7\u00e3o e at\u00e9 um est\u00edmulo para aprender t\u00e9cnicas novas. Ent\u00e3o, trazer um pouco dessa tecnologia que est\u00e1 bem atual a\u00ed no mercado para c\u00e1, para dentro da empresa tamb\u00e9m.”<\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 o GEE?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00c9 na atualidade a principal plataforma de processamento de dados geogr\u00e1ficos com computa\u00e7\u00e3o em nuvem. Trata-se de uma plataforma que com alta capacidade de armazenamento e processamento de imagens de sat\u00e9lites permite ao usu\u00e1rio realizar diversas an\u00e1lises espa\u00e7o-temporais, a n\u00edvel regional e global, com velocidade muito maior do que com as t\u00e9cnicas de SIG (Sistema de Informa\u00e7\u00e3o Geogr\u00e1fica) convencionais. No curso foram introduzidas t\u00e9cnicas de programa\u00e7\u00e3o em JavaScript (linguagem do GEE) para o aluno desenvolver a capacidade de aplicar essa ferramenta em diversos projetos e trabalhos.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 uma ferramenta poderosa para an\u00e1lise ambiental, oferecendo acesso a uma rica fonte de dados geoespaciais, capacidade de processamento em grande escala e uma ampla variedade de ferramentas de an\u00e1lise espacial. Isso o torna uma escolha valiosa para pesquisadores, cientistas e profissionais que trabalham em projetos de an\u00e1lise ambiental.<\/p>\n\n\n\n

As possibilidades de utiliza\u00e7\u00e3o na automatiza\u00e7\u00e3o do Mapeamento e Monitoramento de Culturas Agr\u00edcolas:<\/p>\n\n\n\n

Acesso a imagens de sat\u00e9lite atualizadas: O GEE disponibiliza uma vasta biblioteca de imagens de sat\u00e9lite de alta resolu\u00e7\u00e3o, incluindo fontes como Landsat, Sentinel e MODIS. Isso possibilita o monitoramento regular e detalhado das \u00e1reas agr\u00edcolas.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lises temporais e de s\u00e9ries temporais: A plataforma facilita a an\u00e1lise de s\u00e9ries temporais de imagens para identificar padr\u00f5es de uso da terra ao longo do tempo, o que \u00e9 essencial para a detec\u00e7\u00e3o de culturas sazonais e mudan\u00e7as na cobertura vegetal.<\/p>\n\n\n\n

\u00cdndices de Vegeta\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o espectral: O GEE oferece ferramentas para calcular \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o (como NDVI, NDWI) e classificar imagens com base em suas caracter\u00edsticas espectrais. Isso pode ser usado para distinguir diferentes tipos de culturas.<\/p>\n\n\n\n

Machine Learning e modelagem preditiva: A plataforma permite a Implementa\u00e7\u00e3o de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina para classifica\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de tipos de culturas agr\u00edcolas.<\/p>\n\n\n\n

Nas an\u00e1lises ambientais: Monitoramento de mudan\u00e7as no uso e cobertura da terra: \u00e9 ideal para monitorar mudan\u00e7as na cobertura da terra, incluindo desmatamento, expans\u00e3o urbana e altera\u00e7\u00f5es em ecossistemas naturais.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lise de recursos h\u00eddricos: a plataforma pode ser usada para analisar padr\u00f5es de distribui\u00e7\u00e3o de \u00e1gua, monitoramento dos corpos h\u00eddricos, disponibilidade h\u00eddrica, identificar de \u00e1reas propensas a inunda\u00e7\u00e3o , etc<\/p>\n\n\n\n

Avalia\u00e7\u00e3o de vulnerabilidade ambiental;<\/p>\n\n\n\n

Modelagem ambiental pode ser integrada com modelos ambientais para prevere simular cen\u00e1rios futuros com base em dados observacionais.<\/p>\n\n\n\n

Apoio \u00e0 tomada de decis\u00f5es ambientais: Fornecer informa\u00e7\u00f5es precisas e atualizadas para apoiar a tomada de decis\u00f5es em quest\u00f5es ambientais, permitindo a implementa\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas e a\u00e7\u00f5es mais eficazes.<\/p>\n\n\n\n

Agradecemos \u00e0 Fapesc pelo apoio no projeto FAPESC 2023TR1534. <\/p>\n\n\n\n

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Contato:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Juliana Mio de Souza
Telefone: 48 3665 5150
E-mail: julianasouza@epagri.sc.gov.br<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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