VISUALIZADOR DE ÁGUA E SOLO: UMA FERRAMENTA DE SUPORTE AO GERENCIAMENTO DE RECURSOS NATURAIS E SUA APLICABILIDADE EM SISTEMAS MULTIAGENTE

Autores

DOI:

10.31413/nativa.v10i3.13852

Palavras-chave:

Recursos Naturais, Recursos Hídricos, Uso do Solo, Ferramentas Computacionais

Resumo

Os recursos e serviços hídricos estão diretamente ligados ao crescimento econômico e à sustentabilidade ambiental. Devido a isso, é importante aperfeiçoarmos a coleta, a análise e a percepção dos processos físicos da água. O objetivo deste trabalho é identificar e avaliar como a plataforma Google Earth Engine pode auxiliar no contexto de análise de dados em recursos hídricos, bem como realizar a integração inicial com a técnica de Sistemas multiagente, de forma a obter um sistema dinâmico e bastante similar a realidade dos sistemas ambientais. O GEE integra as tecnologias presentes em sistemas de informação geográficas, tornando-a interessante para o desenvolvimento de aplicações voltadas para os recursos naturais, e os sistemas multiagente buscam integrar aspectos comportamentais/humanos aos sistemas computacionais. O estudo de caso desta pesquisa foi aplicado no gerenciamento de recursos hídricos da bacia hidrográfica da Lagoa Mirim e Canal São Gonçalo. Os dados disponibilizados são uma ferramenta de suporte ao Comitê de Gerenciamento das Bacias Hidrográficas, que pode entender e analisar esta região de forma mais completa.

Palavras-chave: recursos naturais; recursos hídricos; uso do solo; ferramentas computacionais.

 

Water and soil viewer: a support tool to the management of natural resources

 

ABSTRACT: Researchers linked water resources and services directly to economic growth and environmental sustainability. In this way, it is essential to store, analyze and understand the water's physical processes. This work aims to identify and validate how the platform Google Earth Engine (GEE) can assist in the analysis of data in water resources, as well as perform the initial integration with the technique of Multi-agent Systems, in order to obtain a dynamic system and quite similar to the reality of environmental systems. GEE integrates the technologies present in geographic information systems, making it interesting to develop applications aimed at natural resources and multi-agent systems aim to integrate behavioral/human aspects into computer systems. We applied the case study of this research to manage water resources of the hydrographic basin of Lagoa Mirim and Canal São Gonçalo. The data available is a tool to support the Hydrographic Basin Management Committee, which can understand and analyze this region in a more complete way.

Keywords: natural resources; hydric resources; land use; computational tools.

Referências

ADAMATTI, D. F.; SICHMAN, J. S.; BOMMEL, P.; DUCROT, R.; RABAK, C.; CAMARGO, M. (2005). Jogoman: A prototype using multi-agent-based simulation and role-playing games in water management. In: SMAGET-CABM-HEMA, 2005. Proceedings... 18p. Disponível em: https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.60.8928&rep=rep1&type=pdf

ALONSO, A.; MUÑOZ-CARPENA, R.; KENNEDY, R. E.; MURCIA, C. Wetland landscape spatio-temporal degradation dynamics using the new Google Earth Engine cloud-based platform: opportunities for non-specialists in remote sensing. Transactions of the ASABE, v. 59, n. 5, p. 1331-1342, 2016. DOI: 10.13031/trans.59.11608

AMANI, M.; GHORBANIAN, A.; AHMADI, S. A.; KAKOOEI, M.; MOGHIMI, A.; MIRMAZLOUMI, S. M.; MOGHADDAM, S. H. A.; MAHDAVI, S.; GHAHREMANLOO, M.; PARSIAN, S.; WU, Q.; BRISCO, B. Google earth engine cloud computing platform for remote sensing big data applications: A comprehensive review. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, v. 13, p. 5326-5350, 2020. DOI: 10.1109/JSTARS.2020.3021052.

ARTERO, A. O. Inteligência Artificial: Teoria e Prática. 1 ed. São Paulo: Editora Livraria da Física, 2009. 230p.

BORN, M.; LEITZKE, B. S.; FARIAS, G.; AGUIAR, M.; ADAMATTI, D. F. Modelagem baseada em agentes para análise de recursos hídricos. In: Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e aplicações (WESAAC), XIII, 2019. Anais... Florianópolis/SC, p. 107-118. Disponível em: http://wesaac.c3.furg.br/storage/proceedings/D4bRkn9DoX2WIrv9jNLopaVtGc4qGk9OkOBV0msJ.pdf

BORDINI, R. H.; VIEIRA, R.; MOREIRA, A. F. Fundamentos de sistemas multiagentes. In: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), XXI, 2001. Anais... Fortaleza/CE. v. 2, p. 3-41. Disponível em: www.sol.sbc.org.br.

BORN, M.; MOTA, F. P.; FARIAS, G.; MATEUS, M. G.; LEITZKE, B.; AGUIAR, M. S.; ADAMATTI, D. F. Estudo comparativo em gama e google earth engine: possibilidades para a área de sistemas multiagente. In: Workshop de Computação Aplicada ao Meio Ambiente e aos Recursos Naturais (WCAMA), 2020.

BULLOCK, E. L.; WOODCOCK, C. E.; OLOFSSON, P. Monitoring tropical forest degradation using spectral unmixing and Landsat time series analysis. Remote sensing of Environment, v. 238, e110968, 2020.

CARR, G.; BLÖSCHL, G.; LOUCKS, D. P. Evaluating participation in water resource management: A review. Water Resources Research, v. 48, n. 11, W11401, 2012.

DANG, T. D.; COCHRANE, T. A.; ARIAS, M. E. Quantifying suspended sediment dynamics in mega deltas using remote sensing data: a case study of the Mekong flood plains. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 68, p. 105-115, 2018.

DARBY, S. Natural resource governance: New frontiers in transparency and accountability. Transparency Accountability Initiative. 2010. Disponível em: https://www.transparency-initiative.org/blog/613/natural-resource-governance-new-frontiers-in-transparency-and-accountability/

DEVRIES, B.; HUANG, C.; ARMSTON, J.; HUANG, W.; JONES, J. W.; LANG, M. W. Rapid and robust monitoring of flood events using Sentinel-1 and Landsat data on the Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment, v. 240, p. 111664, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111664

FEITOSA, F. R.; SOUZA, R. B. B.; SOUZA, R. B.; ALMEIDA NETO, P. P. de. Uso racional dos recursos hídricos por meio da tecnologia da inovação no cerrado brasileiro. Natural Resources, v. 11, n. 3, p. 105-110, 2021. DOI: https://doi.org/10.6008/CBPC2237-9290.2021.003.0012

FEITOSA, S. P. S.; LUCAS, A. A. T.; GOMES, L. J. Conflitos socioambientais na perspectiva do comitê da bacia hidrográfica do rio Japaratuba. Research, Society and Development, v. 10, n. 3, e8410312932, 2021.

GOLDBLATT, R.; STUHLMACHER, M. F.; TELLMAN, B.; CLINTON, N.; HANSON, G.; GEORGESCU, M.; WANG, C.; SERRANO-CANDELA, F.; KHANDELWAL, A. K.; CHENG, W.-H.; BALLING Jr, R. C. Using Landsat and nighttime lights for supervised pixel-based image classification of urban land cover. Remote Sensing of Environment, v. 205, p. 253-275, 2018. DOI: 10.1016/j.rse.2017.11.026

GORELICK, N.; HANCHER, M.; DIXON, M.; ILYUSHCHENKO, S.; THAU, D.; MOORE, R. Google earth engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote sensing of Environment, v. 202, p. 18-27, 2017. DOI: 10.1016/j.rse.2017.06.031

HAO, B.; MA, M.; LI, S.; LI, Q.; HAO, D.; HUANG, J.; GE, Z.; YANG, H.; HAN, X. Land use change and climate variation in the three gorges reservoir catchment from 2000 to 2015 based on the Google Earth Engine. Sensors, v. 19, n. 9, p. 2118, 2019. DOI: https://doi.org/10.3390/s19092118

JACOBI, P. R.; FRANCALANZA, A. P. Comitês de bacias hidrográficas no Brasil: desafios de fortalecimento da gestão compartilhada e participativa. Desenvolvimento e Meio ambiente, n. 11-12, p. 41-49, 2005. DOI: 10.5380/dma.v11i0.7816

KANDEKAR, V. U.; PANDE, C. B.; RAJESH, J.; ATRE, A. A.; GORANTIWAR, S. D.; KADAM, S. A.; GAVIT, B. Surface water dynamics analysis based on sentinel imagery and Google Earth Engine Platform: a case study of Jayakwadi dam. Sustainable Water Resources Management, v. 7, n. 3, p. 1-11, 2021. DOI: https://doi.org/10.1007/s40899-021-00527-7

KUMAR, L.; MUTANGA, O. Google Earth Engine Applications. Remoting Sensing, v. 11, n. 5, p. 1-4, 2019. DOI: https://doi.org/10.3390/rs10101509

LE PAGE, C.; DRAY, A.; GARCIA, C.; PEREZ, P. Exploring how knowledge and communication influence natural resources management with REHAB. Simulation & Gaming, v. 47, n. 2, p. 257-284, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.1177/1046878116632900

LE PAGE, C.; BOBO, K. S.; KAMGAING, O. W. T.; NGAHANE, F. B.; WALTERT, M. Interactive simulations with a stylized scale model to codesign with villagers an agent-based model of bushmeat hunting in the periphery of Korup National Park (Cameroon). Journal of Artificial Societies and Social Simulation, v. 18, n. 1, e08, 2015.

MARTINS, V. B.; ADAMATTI, D. F. Natural Resources Management applied to Multiagent Systems and Role-Playing Games. In: International Conference on Distributed Computing and Artificial Intelligence, 17, 2020. Proceedings... L' Aquila/Italia. Disponível em: https://researchr.org/publication/MartinsA20/authors

MELO, M., ADAMATTI, D. F. Mineração de Dados no Domínio de Gestão de Recursos Naturais: Descoberta de estratégias em um RPG. In: Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, XI, Anais... Porto Alegre: SBC, 2020. p. 21-30.

MOTA, F. P.; MATEUS, M. G.; AGUIAR, M. S.; ADAMATTI, D. F. Google Earth Engine e sua aplicabilidade na gestão de recursos hídricos. In: Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, XI, Anais... Porto Alegre: SBC, 2020. p. 161-170.

MUTANGA, O.; KUMAR, L. Google earth engine applications. Remoting Sensing, v. 11, n. 5, e591, p. 1-4, 2019. DOI: https://doi.org/10.3390/rs11050591.

NWANA, H. S. Software agents: An overview. The knowledge engineering review, v. 11, n. 3, p. 205–244, 1996.

NGUYEN, U. N.; PHAM, L. T.; DANG, T. D. An automatic water detection approach using Zlandsat 8 oli and google earth engine cloud computing to map lakes and reservoirs in New Zealand. Environmental monitoring and assessment, v. 191, n. 4, p. 235, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-019-7355-x

PADARIAN, J.; MINASNY, B.; MCBRATNEY, A. B. Using Google's cloud-based platform for digital soil mapping. Computers & geosciences, v. 83, p. 80-88, 2015.

PERROTTON, A.; de GARINE, W. M.; VALLS-FOX, H.; LE PAGE, C. My cattle and your park: Co-designing a role-playing game with rural communities to promote multi-stakeholder dialogue at the edge of protected areas. Ecology and Society, v. 22, n. 1, e35, 2017. DOI: https://doi.org/10.5751/ES-08962-220135

RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. 3 ed. Rio de Janeiro/RJ: Elsevier Ltda, 2013

SIDHU, N.; PEBESMA, E.; MARA, G. C. Using Google Earth Engine to detect land cover change: Singapore as a use case. European Journal of Remote Sensing, v. 51, n. 1, p. 486-500, 2018. DOI: https://doi.org/10.1080/22797254.2018.1451782

TAMAIO, I.; DAS CHAGAS, G. C. A Educação Ambiental no contexto da escassez hídrica: o racionamento no Distrito Federal entre 2017 e 2018. Revista Brasileira de Educação Ambiental, v. 16, n. 2, p. 409-427, 2021.

TAMIMINIA, H.; SALEHI, B.; MAHDIANPARI, M.; QUACKENBUSCH, L.; ADELI, S.; BRISCO, B. Google Earth Engine for geo-big data applications: A meta-analysis and systematic review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 164, p. 152-170, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.04.001

TSAI, Y. H.; STOW, D.; CHEN, H. L.; LEWISON, R.; AN, L.; SHI, L. Mapping vegetation and land use types in Fanjingshan National Nature Reserve using google earth engine. Remote Sensing, v. 10, n. 6, e927, 2018. DOI: https://doi.org/10.3390/rs10060927

WANG, C.; JIA, M.; CHEN, N.; WANG, W. Long-term surface water dynamics analysis based on Landsat imagery and the google earth engine platform: A case study in the middle Yangtze river basin. Remote Sensing, v. 10, n. 10, e1635, 2018. DOI: https://doi.org/10.3390/rs10101635

WOOLDRIDGE, M. An Introduction to Multi agent Systems. University of Liverpool, UK: John Wiley & Sons Ltd., 2002. 488p.

XIONG, J.; THENKABAIL, P. S.; GUMMA, M. K.; TELUGUNTLA, P.; POEHNELT, J.; CONGALTON, R. G.; YADAV, K.; THAU, D. Automated cropland mapping of continental Africa using Google Earth Engine cloud computing. Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 126, p. 225-244, 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.01.019

ZHAO, Q.; YU, L.; KI, X.; PENG, D.; ZHANG, Y.; GONG, P. Progress and Trends in the Application of Google Earth and Google Earth Engine. Remote Sensing, v. 13, n. 18, p. 3778, 2021. DOI: https://doi.org/10.3390/rs13183778

ZURQANI, H. A.; POST, C. J.; MIKHAILOVA, E. A.; ACHLAUTMAN, M. A.; SHARP, J. L. Geospatial analysis of land use change in the Savannah River Basin using Google Earth Engine. International journal of applied earth observation and geoinformation, v. 69, p. 175-185, 2018. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.12.006

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Publicado

2022-09-16 — Atualizado em 2024-06-11

Versões

Como Citar

Mota, F. P., Gonçalves, M. ., Adamatti, D. F., & Aguiar, M. S. de . (2024). VISUALIZADOR DE ÁGUA E SOLO: UMA FERRAMENTA DE SUPORTE AO GERENCIAMENTO DE RECURSOS NATURAIS E SUA APLICABILIDADE EM SISTEMAS MULTIAGENTE. Nativa, 10(3), 296–306. https://doi.org/10.31413/nativa.v10i3.13852 (Original work published 16º de setembro de 2022)

Edição

Seção

Ciências Ambientais / Environmental Sciences