(untitled) (GEOgraphia, 2023)
O presente artigo tem o objetivo de contribuir metodologicamente para o mapeamento de corpos hídricos e wetlands, alvos bastante específicos que demandam critérios minuciosos para sua correta classificação, devido a sua dinâmica. Assim, o estudo se concentra na identificação e cartografia de corpos hídricos no estado do Rio de Janeiro, utilizando técnicas de sensoriamento remoto multitemporal em imagens de Radar. Como metodologia de pesquisa foi utilizado algoritmo de aprendizado de máquina na plataforma Google Earth Engine, em imagens de Sentinel 1 – banda C, para a identificação dos alvos. Foi utilizada uma série temporal mensal de imagens de radar, sendo possível testar suas potencialidades na identificação desses objetos. Como resultados obteve-se a classificação e quantificação das coberturas de água do estado do Rio de Janeiro, considerando os 12 meses do ano de 2018. O resultado permitiu identificar a espacialidade dos corpos hídricos, nos diferentes períodos do ano, sem a interferência atmosférica, o que corresponde a um diferencial metodológico na tentativa de mapear a dinâmica anual da inundação. A validação do mapeamento apontou um excelente Índice Kappa (0,93), destacando a potencialidade do uso de imagens de radar para mapeamentos de corpos hídricos.