MAPEAMENTO INTELIGENTE: SEGMENTAÇÃO DA COBERTURA ARBÓREA EM CAMPO GRANDE (MS) POR MEIO DE REDES NEURAIS PROFUNDAS

Autores

DOI:

https://doi.org/10.14393/RCG2779144

Palavras-chave:

Cobertura arbórea, Segmentação semântica, Planejamento urbano, Bacias hidrográficas, Sensoriamento remoto

Resumo

Este trabalho tem como objetivo mapear e analisar a cobertura arbórea nas bacias hidrográficas urbanas de Campo Grande (MS), utilizando técnicas de sensoriamento remoto e aprendizado profundo. Foram empregadas ortofotos de alta resolução de 2023 e o modelo de segmentação semântica InternImage, treinado com dados anotados da Bacia do Prosa, para classificar áreas permeáveis e não permeáveis. Os resultados obtidos mostram variações significativas na densidade de vegetação entre as onze bacias analisadas, com destaque para a Bacia do Bandeira, com 20% de cobertura, e a do Anhanduí, com apenas 5,59%. O modelo alcançou acurácia de 93,34%, IoU de 78,42% e F-score de 87,9%, demonstrando bom desempenho na tarefa. A análise permitiu identificar áreas prioritárias para intervenção e forneceu subsídios para o planejamento urbano sustentável. A pesquisa reforça a importância das áreas verdes para a gestão das águas pluviais e a resiliência climática, contribuindo para a qualidade ambiental urbana e para a formulação de políticas públicas de arborização.

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Biografia do Autor

  • Eveline Terra Bezerra, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

    Bacharel em Arquitetura e Urbanismo pela Universidade Católica Dom Bosco, mestre em Geografia pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, doutoranda em Tecnologias Ambientais pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

  • João Lucas Aparecido Rocha Paes, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

    Formado na escola fundamental de ensino Múcio Teixeira Junior, pelo ensino técnico e médio no instituto federal de ensino de Mato Grosso do Sul e atualmente cursa e faz pesquisas pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

  • José Marcato Junior, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

    Graduado em Engenharia Cartográfica, mestre e doutor em Ciências Cartográficas pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho. Professor Associado na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

  • Wesley Nunes Gonçalves, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

    Graduação em Engenharia de Computação pela Universidade Católica Dom Bosco (2007), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (2010) e doutorado em Física pela Universidade de São Paulo (2013).

  • Lucas Yuri Dutra de Oliveira, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

    Bacharel em Geografia pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, mestre e doutorando no Programa de Pós-Graduação em Tecnologias Ambientais (PPGTA) pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

  • Anette Eltner, Technische Universität Dresden

    Graduada em Geografia (Dipl.-Geogr.) pela Technische Universität Dresden, doutora em Geografia Física pela Universidade Católica de Eichstätt-Ingolstadt. Atualmente, é professora de Sistemas de Geossensores no Instituto de Fotogrametria e Sensoriamento Remoto da Technische Universität Dresden, Alemanha.

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Publicado

24-06-2026

Edição

v. 27 (2026)

Seção

Artigos

Licença

Copyright (c) 2026 Eveline Terra Bezerra, João Lucas Aparecido Rocha Paes, José Marcato Junior, Wesley Nunes Gonçalves, Lucas Yuri Dutra de Oliveira, Anette Eltner

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Como Citar

BEZERRA, Eveline Terra; PAES, João Lucas Aparecido Rocha; MARCATO JUNIOR, José; GONÇALVES, Wesley Nunes; OLIVEIRA, Lucas Yuri Dutra de; ELTNER, Anette. MAPEAMENTO INTELIGENTE: SEGMENTAÇÃO DA COBERTURA ARBÓREA EM CAMPO GRANDE (MS) POR MEIO DE REDES NEURAIS PROFUNDAS. Caminhos de Geografia, Uberlândia, v. 27, p. e2737, 2026. DOI: 10.14393/RCG2779144. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/article/view/79144. Acesso em: 29 jun. 2026.