Geoprocessamento e inteligência artificial: ferramentas estratégicas para o planejamento territorial 280 al. (2020) afirma que o monitoramento das áreas agrícolas é necessário para que os governos garantam a autossuficiência dos países e o crescimento econômico. Xiong et al. (2017) cita que plataformas de computação geoespaciais baseadas emnuvens e inventários de imagens de satélite no GEE resultam na possibilidade de mapear terras agrícolas com exatidão e precisão em grandes áreas. Os mapas globais precisos das áreas de terras agrícolas são pontos de partida para avaliação de produtividade das terras e para o desenvolvimento de produtos de nível superior. Podendo assim ser balizadores para o desenvolvimento de novos parâmetros de irrigação, intensidade de cultivo e tipos de cultura. Além disso, pode se afirmar quemapear a extensão dessas áreas é de significativa importância para o gerenciamento de sistemas de produção de alimentos e suas relações geopolíticas, socioeconômicas, de saúde, ambientais e ecológicas (Xiong et al., 2017). 4.4. GESTÃO DE DESASTRES Os desastres configuram-se como fenômenos extremos causados por processos naturais do Planeta Terra, os quais ocasionam impactos significativos ao meio ambiente e a vida humana. Considerando a magnitude e as consequências envolvidas, torna-se imprescindível o monitoramento contínuo, com o objetivo de aprimorar a previsão e minimizar os efeitos causados. Uma pesquisa na China utilizou o GEE aliado a IA para uma avaliação de um estudo de caso de inundação, segundo Shan et al. (2025), o GEE é uma plataforma pioneira que permite análise geoespacial em escala planetária, o avanço está remodelando os paradigmas de pesquisas de sensoriamento remoto, possibilitando que pesquisadores extraiam informação de forma mais instintiva e rápida, acarretando soluções ágeis, mapeamento e monitoramento mais eficazes. Yang et al. (2022) destacam que os mapeamentos disponíveis para identificar assentamentos urbanos e sua expansão são, em grande parte, estáticos, o que limita sua utilidade para decisões estratégicas de planejamento urbano e uso do solo. Para superar essa limitação, é essencial dispor de informações atualizadas e dinâmicas. Complementarmente, Amani et al. (2020) apontam que estudos já demonstraramo potencial do algoritmo desenvolvido no GEE para
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