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Identificação de áreas de superfícies permeáveis e impermeáveis por meio de análise de imagens baseada em objetos geográficos (GEOBIA) e deep learning como entrada para um modelo de previsão de crescimento urbano

Resumo

Nos dois últimos séculos, particularmente nas últimas décadas, a humanidade testemunhou uma drástica mudança de população das áreas rurais para os centros urbanos. Apesar da reduzida extensão das superfícies ocupadas por áreas urbanas em comparação com o total de superfície habitável disponível no planeta, os centros urbanos são responsáveis pela maior proporção de impactos ambientais. Algumas das alterações mais comuns causadas pela urbanização envolvem mudanças de uso e cobertura da terra, aumento da cobertura de superfícies impermeáveis, alteração no ciclo hidrológico, temperaturas mais elevadas e acentuada poluição atmosférica, sonora e visual. Neste contexto, a quantidade de áreas de superfícies impermeáveis (impervious surface areas - ISA), a qual é diretamente relacionada ao crescimento populacional e a urbanização, é um parâmetro-chave na determinação do impacto da urbanização no meio ambiente e um indicador de peso da qualidade ambiental. A compreensão e antecipação dos impactos da urbanização requer caracterização detalhada da atual distribuição de ISA nos assentamentos urbanos, assim como as suas tendências de expansão futuras. Desta forma, o objetivo deste projeto é duplo: i) desenvolver um protocolo para o mapeamento de ISA utilizando abordagens de ponta baseadas em imagens do satélite WorldView-3, análise de imagens baseada em objetos geográficos (Geographic Object-Based Image Analysis- GEOBIA) e inteligência artificial (Aprendizado Profundo ou Deep Learning - DL) aplicados em uma área-piloto, e ii) usar a informação sobre ISA para alimentar um modelo dinâmico espacial parametrizado por DL, a fim de simular e prever o crescimento e a mudança de uso do solo urbano. Os resultados desta pesquisa destinam-se a fornecer subsídios a autoridades locais e tomadores de decisão em geral no sentido de dar suporte a ações relacionadas ao planejamento e gestão do crescimento urbano, de acordo com a capacidade presente e futura de suporte ambiental dos respectivos sítios físicos. Todas as abordagens a serem exploradas no escopo deste projeto inserem-se no domínio do paradigma de Big Data e estão embutidas no conceito emergente de Cidades Inteligentes (Smart Cities). (AU)

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