Mapeamento de matas ciliares por classificação supervisionada pelo método Random Forest na sub-bacia do rio Capingui, Passo Fundo – RS

Abstract

O estágio foi realizado na empresa ABG Engenharia e Meio Ambiente, em Porto Alegre, Rio Grande do Sul, no período de abril a novembro de 2025. As atividades envolveram consultoria ambiental, geoprocessamento, elaboração de mapas temáticos e apoio a projetos de restauração ecológica, com enfoque em projeto desenvolvido em parceria com a AEGEA CORSAN, concessionária responsável pelo saneamento básico em diversos municípios gaúchos. O projeto em questão foi voltado à implantação de viveiros florestais de mudas nativas. Desta forma, a partir de demanda específica do projeto, o objetivo foi mapear e analisar a condição da vegetação ciliar na sub-bacia do rio Capingui, inserido parcialmente no município de Passo Fundo. Para isso, utilizou-se o algoritmo Random Forest, um método de aprendizado de máquina baseado em florestas de árvores de decisão, a partir de imagens Sentinel-2 que foram processadas na plataforma Google Earth Engine. Os resultados demonstram a viabilidade do método para subsidiar diagnósticos ambientais e orientar ações de restauração ecológica em Áreas de Preservação Permanente, com relevância direta para o exercício profissional do agrônomo no cumprimento do Código Florestal (Lei 12.651/2012).