Conhe\u00e7a Abigail Kagema, licenciada em Engenharia Geocinem\u00e1tica e Sistemas de Informa\u00e7\u00e3o Geoespacial pela Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology (JKUAT), cuja investiga\u00e7\u00e3o une SIG, dete\u00e7\u00e3o remota e an\u00e1lise de Observa\u00e7\u00e3o da Terra. Apaixonada por aplicar o machine learning a desafios ambientais do mundo real, Abigail focou a sua tese de licenciatura na vulnerabilidade costeira ao longo da linha costeira queniana, desenvolvendo um \u00cdndice de Vulnerabilidade Costeira baseado em dados que combina indicadores f\u00edsicos e socioecon\u00f3micos. Ao alavancar os conjuntos de dados de sat\u00e9lite normalizados pelas mar\u00e9s e as ferramentas prontas para an\u00e1lise da Digital Earth Africa, gerou um hist\u00f3rico consistente de 24 anos da linha costeira, descobrindo informa\u00e7\u00f5es cr\u00edticas sobre pontos cr\u00edticos de eros\u00e3o e informando estrat\u00e9gias de adapta\u00e7\u00e3o. O trabalho de Abigail destaca como dados de OE acess\u00edveis e de alta qualidade podem capacitar os investigadores a abordar riscos ambientais locais com precis\u00e3o e impacto.<\/p>\n\n\n\n
Possuo um doutoramento em [sua \u00e1rea de estudo] e a minha investiga\u00e7\u00e3o concentra-se em [seu foco de pesquisa].<\/strong><\/p>\n\n\n\n Possuo uma licenciatura em Engenharia Geom\u00e1tica e Sistemas de Informa\u00e7\u00e3o Geoespacial pela Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology (JKUAT). Os meus interesses acad\u00e9micos situam-se na interse\u00e7\u00e3o de SIG, dete\u00e7\u00e3o remota e an\u00e1lise de Observa\u00e7\u00e3o da Terra, com um foco particular em aprendizagem autom\u00e1tica, recursos naturais, resili\u00eancia clim\u00e1tica e risco costeiro.<\/p>\n\n\n\n Para a minha investiga\u00e7\u00e3o de licenciatura, especializei-me na modela\u00e7\u00e3o da vulnerabilidade costeira ao longo da costa queniana. Combinei indicadores f\u00edsicos (como altera\u00e7\u00e3o da linha costeira, eleva\u00e7\u00e3o, inclina\u00e7\u00e3o, ondas e tend\u00eancias do n\u00edvel do mar) com dados socioecon\u00f3micos para derivar um \u00cdndice de Vulnerabilidade Costeira que possa orientar a adapta\u00e7\u00e3o e o planeamento.<\/p>\n\n\n\n Como \u00e9 que descobriu o Digital Earth Africa, e o que o atraiu \u00e0s suas ferramentas?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ouvindo falar pela primeira vez da Digital Earth Africa foi durante projetos da disciplina de dete\u00e7\u00e3o remota, onde nos foram apresentadas diferentes plataformas de dados de sat\u00e9lite para o continente africano. No entanto, s\u00f3 comecei a trabalhar diretamente com a DE Africa quando iniciei a minha tese de licenciatura.<\/p>\n\n\n\n Ao procurar uma forma de obter linhas de costa derivadas de sat\u00e9lite para a costa queniana a aproximadamente 0 m acima do n\u00edvel m\u00e9dio do mar, deparei-me com a abordagem de mascaramento e normaliza\u00e7\u00e3o das mar\u00e9s utilizada pelo Digital Earth Australia. Uma leitura mais aprofundada levou-me ao produto DE Africa Coastlines, que aplica uma metodologia semelhante utilizando o modelo de mar\u00e9s FES 2014 para \u00c1frica.<\/p>\n\n\n\n O que me atraiu foi que a DE Africa n\u00e3o estava a fornecer apenas imagens brutas, mas sim um conjunto de dados da linha costeira cuidadosamente processado que j\u00e1 contabilizava as mar\u00e9s e as altera\u00e7\u00f5es a longo prazo. Isto significou que eu pude concentrar-me mais na modelagem da vulnerabilidade em si, em vez de passar todo o meu tempo a construir o pipeline de extra\u00e7\u00e3o da linha costeira do zero.<\/p>\n\n\n\n Qual foi o foco da sua tese de licenciatura e como os dados e servi\u00e7os da DE Africa apoiaram a sua investiga\u00e7\u00e3o?<\/strong><\/p>\n\n\n\n A minha tese, \u201cAvalia\u00e7\u00e3o da Vulnerabilidade Costeira \u00e0 Subida do N\u00edvel do Mar: Um Estudo de Caso da Linha Costeira Queniana\u201d, desenvolveu um \u00cdndice de Vulnerabilidade Costeira (IVC) multicrit\u00e9rio para o Qu\u00e9nia. Criei \u00edndices separados para a exposi\u00e7\u00e3o f\u00edsica e a sensibilidade socioecon\u00f3mica, depois combinei-os para mapear a vulnerabilidade geral \u00e0 subida do n\u00edvel do mar ao longo da costa.<\/p>\n\n\n\n A DE Africa deu suporte \u00e0 componente de altera\u00e7\u00e3o da linha de costa deste trabalho. Utilizei o arquivo de reflet\u00e2ncia de superf\u00edcie Landsat 7, 8 e 9 da DE Africa (2000\u20132024) juntamente com o modelo de mar\u00e9s FES 2014 para derivar posi\u00e7\u00f5es da linha de costa em intervalos de quatro anos. Estes conjuntos de dados prontos para an\u00e1lise permitiram-me extrair posi\u00e7\u00f5es medianas da linha de \u00e1gua em condi\u00e7\u00f5es de mar\u00e9s compar\u00e1veis, export\u00e1-las como GeoTIFFs, convert\u00ea-las para vetores no ArcGIS e, em seguida, executar o Digital Shoreline Analysis System (DSAS) para calcular taxas de eros\u00e3o e acre\u00e7\u00e3o a longo prazo utilizando m\u00e9todos como a Regress\u00e3o Linear Ponderada.<\/p>\n\n\n\n Sem a metodologia DE Africa Coastlines e os conjuntos de dados subjacentes, teria sido extremamente dif\u00edcil gerar um hist\u00f3rico costeiro consistente de 24 anos para toda a costa queniana.<\/p>\n\n\n\n Quais ferramentas ou conjuntos de dados na DE Africa foram mais \u00fateis no seu trabalho e porqu\u00ea?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Os recursos chave da DE \u00c1frica na minha tese foram:<\/p>\n\n\n\n Pode partilhar uma conquista ou perce\u00e7\u00e3o da sua tese que a DE Africa ajudou a tornar poss\u00edvel?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Uma grande conquista foi a produ\u00e7\u00e3o de um mapa quantitativo da altera\u00e7\u00e3o da linha costeira para toda a costa queniana, de 2000 a 2024, e a integra\u00e7\u00e3o dessas taxas diretamente no \u00cdndice de Vulnerabilidade Costeira.<\/p>\n\n\n\n Usando o arquivo Landsat normalizado pelas mar\u00e9s da DE Africa, gerei linhas de costa em intervalos de quatro anos e usei o DSAS com Regress\u00e3o Linear Ponderada para estimar tend\u00eancias de eros\u00e3o e acre\u00e7\u00e3o a longo prazo. Isto revelou segmentos cr\u00edticos onde a retirada sustentada da linha de costa coincide com \u00e1reas densamente povoadas ou economicamente importantes. Em alguns locais, o sinal de eros\u00e3o s\u00f3 foi vis\u00edvel ap\u00f3s a remo\u00e7\u00e3o dos efeitos ruidosos das mar\u00e9s, o que n\u00e3o teria sido poss\u00edvel sem o processamento da linha de costa baseado no FES 2014 utilizado pela DE Africa.<\/p>\n\n\n\n Esta vis\u00e3o consolidou os mapas finais de vulnerabilidade e forneceu uma base de evid\u00eancias mais clara sobre onde as medidas de adapta\u00e7\u00e3o deveriam ser priorizadas.<\/p>\n\n\n\n Qual \u00e9 o maior desafio que v\u00ea para a ado\u00e7\u00e3o de Observa\u00e7\u00e3o da Terra em investiga\u00e7\u00e3o africana e tem alguma ideia para o superar?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Um dos maiores desafios \u00e9 a incompatibilidade entre as necessidades de tomada de decis\u00e3o (que s\u00e3o frequentemente muito locais) e a resolu\u00e7\u00e3o espacial ou o detalhe tem\u00e1tico de muitos produtos de Observa\u00e7\u00e3o da Terra (EO) de acesso livre. Por exemplo, os planeadores costeiros podem precisar de compreender a vulnerabilidade \u00e0 escala de praias espec\u00edficas, corredores de infraestruturas ou bairros, mas grande parte dos dados abertos permanece relativamente grosseira ou carece de contexto geomorfol\u00f3gico e geol\u00f3gico detalhado.<\/p>\n\n\n\n Para superar isto, vejo uma forte necessidade de expandir os produtos de Observa\u00e7\u00e3o da Terra a n\u00edvel continental com maior resolu\u00e7\u00e3o espacial e detalhe tem\u00e1tico mais rico, especialmente para zonas costeiras, combinar linhas costeiras derivadas de sat\u00e9lite com camadas espec\u00edficas de cada pa\u00eds relativas \u00e0 geomorfologia, geologia e uso do solo, de modo a que as an\u00e1lises de vulnerabilidade possam refletir as condi\u00e7\u00f5es locais com maior precis\u00e3o, e incentivar colabora\u00e7\u00f5es em que ag\u00eancias nacionais, universidades e plataformas como a DE Africa validem e refinem conjuntamente estes produtos com dados de campo locais, para que se tornem refer\u00eancias confi\u00e1veis para o planeamento.<\/p>\n\n\n\n O que gostaria que a DE Africa alcan\u00e7asse a seguir para investigadores em todo o continente?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Uma dica para um jovem investigador que queira utilizar as ferramentas da DE Africa?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ao in\u00edcio, trabalhar com a Sandbox e todos os novos modelos e conjuntos de dados pareceu-me intimidante, mas assim que me permiti come\u00e7ar, parar, reiniciar e aprender ao meu pr\u00f3prio ritmo, tudo se tornou muito mais f\u00e1cil. Por isso, o meu conselho \u00e9 simples: comece. Escolha uma pequena tarefa e explore-a sem press\u00e3o. E aproveite ao m\u00e1ximo as forma\u00e7\u00f5es. \u00c9 prov\u00e1vel que, se pretender usar algo na DE Africa, j\u00e1 exista uma forma\u00e7\u00e3o especializada para isso, e isso tornar\u00e1 todo o processo muito mais tranquilo.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Meet Abigail Kagema, a Geomatic Engineering and Geospatial Information Systems graduate from Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology (JKUAT), whose research bridges GIS, remote sensing, and Earth Observation analytics. 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