BIA - IFPI Campus Teresina Central Tecnologia Tecnologia em Geoprocessamento Teresina Central
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorLira Filho, Marco Aurélio da Silva-
dc.date.accessioned2025-02-28T15:05:08Z-
dc.date.available2025-02-28T15:05:08Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationLIRA FILHO, Marco Aurélio da Silva. Google Earth Engine aplicado ao mapeamento da pluviosidade na bacia hidrográfica do Rio Poti – Piauí / Brasil. Orientador: Antonio Celso de Sousa Leite. 2024. 18 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Geoprocessamento) - Instituto Federal do Piauí, Campus Teresina Central, Teresina, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/4061-
dc.description.abstractThis research aims to map the distribution of annual rainfall using satellite images (CHIRPS) over a 24-year historical series (2000 to 2023) in the Poti River basin, through Google Earth Engine (GEE), a powerful cloud computing tool developed by Alphabet for geospatial analysis and processing of large volumes of geographic data. To achieve this objective, an algorithm was developed in JavaScript and implemented in the Google Earth Engine (GEE) cloud computing environment, enabling the collection and processing, alongside Alphabet's servers, of 8,674 images with accumulated rainfall information for a historical series from 01/01/2000 to 12/31/2023. The main results include: the development of spatial distribution mapping of rainfall in the Poti River basin, which allowed for the interpretation and understanding of the relationship between total precipitation and the influence of climatic phenomena such as El Niño, La Niña, and the ITCZ; and the development of a structured algorithm in JavaScript implemented in the GEE development environment for analyzing precipitation data obtained from CHIRPS images. The use of cloud programming for rainfall analysis in the Poti River basin proved to be efficient, as it automated the analysis of a large amount of meteorological image data, eliminating the need for a robust local computing system to access, process, and manipulate the data.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauípt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectProgramaçãopt_BR
dc.subjectSensoriamento Remotopt_BR
dc.subjectPluviosidadept_BR
dc.subjectChirpspt_BR
dc.titleGoogle Earth Engine aplicado ao mapeamento da pluviosidade na bacia hidrográfica do Rio Poti - Piauí / Brasilpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0963634611276600pt_BR
dc.contributor.advisor1Leite, Antônio Celso de Sousa-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3962648378968779pt_BR
dc.description.resumoEsta pesquisa tem como objetivo mapear a distribuição da pluviosidade anual por meio de imagens de satélite (CHIRPS), em uma série histórica de 24 anos (2000 a 2023) na bacia hidrográfica do rio Poti, por meio do Google Earth Engine (GEE) que é uma ferramenta poderosa de computação em nuvem desenvolvida pela Google para análise geoespacial e processamento de grandes volumes de dados geográficos. Para o alcance do objetivo, elaborou se um algoritmo em linguagem JavaScript, implementado em ambiente de computação em nuvem do Google Earth Engine (GEE), que possibilitou a coleta e processamento, junto aos servidores da Google, de 8.918 imagens com informações de pluviosidade acumulada para uma série histórica no intervalo de 01/01/2000 a 31/12/2023. Como principais resultados têm se: a elaboração de mapeamento temático da distribuição espacial da pluviosidade na bacia hidrográfica do rio Poti, o que possibilitou interpretar e compreender a relação dos totais de precipitação com a atuação de fenômenos climáticas El Niño, La Niña e ZCIT e o desenvolvimento de algoritmo estruturado em linguagem Javascript para análise de dados de precipitação obtidos de imagens do satélite CHIRPS. O emprego de programação em nuvem para a análise da pluviosidade na bacia hidrográfica do Rio Poti, mostrou-se eficiente, pois automatizou a análise de uma grande quantidade de dados de imagens meteorológicas, não necessitando de um robusto sistema de computação local para acessar, processar e manipular os dados.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Teresina Centralpt_BR
dc.publisher.initialsIFPIpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIASpt_BR
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