Geoprocessamento e inteligência artificial: ferramentas estratégicas para o planejamento territorial 276 de aprendizado de máquina são os mais utilizados, com destaque para tarefas de classificação. As principais aplicações concentram- -se em temas como culturas agrícolas, uso e cobertura da terra, vegetação, áreas úmidas, recursos hídricos e florestas, sendo que os países mais frequentemente abordados são China, Brasil e Estados Unidos. Segundo Bassani e Gonzales Chena (2025), a aplicação da inteligência artificial em plataformas como o GEE tem se mostrado promissora, especialmente no contexto da pesquisa científica. A partir de uma revisão sistemática das teses de doutorado defendidas no Brasil entre 2019 e 2023, os autores identificaram um crescimento expressivo no uso de algoritmos de IA para análise de dados geoespaciais. Destaca-se o uso de redes neurais e modelos preditivos em estudos voltados à gestão ambiental, mapeamento de áreas urbanas e monitoramento de mudanças no uso da terra. Essa tendência reforça o papel da IA como ferramenta estratégica para ampliar a capacidade analítica do GEE, promovendo avanços metodológicos e maior precisão na interpretação de fenômenos espaciais. 4. APLICAÇÕES EM POLÍTICAS PÚBLICAS A capacidade de integrar dados geoespaciais com inteligência artificial abre um leque de possibilidades para a formulação de políticas públicas mais eficazes, baseadas em evidências e com maior capacidade de resposta. A seguir, são exploradas algumas das principais áreas emque o GEE e a IA têmsido aplicadas comsucesso. 4.1. MONITORAMENTO AMBIENTAL A cobertura vegetal desempenha um papel essencial na manutenção dos ecossistemas e na regulação de processos ambientais, sendo frequentemente alvo de estudos que buscam compreender sua dinâmica, estado de conservação e os impactos da ação humana. Nesse cenário, o uso de tecnologias de monitoramento, aliado à IA, torna-se cada vez mais relevante e necessário. Segundo Amani et al.
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