(untitled) (Anais do Salão Inovação, Ensino, Pesquisa e Extensão, 2020)
O sensoriamento remoto é a prática de obter informações sobre a Terra e superfícies de água usando imagens adquiridas a partir de uma perspectiva aérea, usando radiação eletromagnética em uma ou mais regiões do espectro eletromagnético, refletida ou emitida da superfície da Terra. Uma das áreas em que a aplicação de sensoriamento remoto tem um vasto campo de trabalho é o monitoramento de inundações. As inundações são o tipo de desastre mais prevalente do mundo e aquele com o mais alto número de eventos, causando as maiores perdas econômicas, afetando um grande número de pessoas. Considerando todas as catástrofes naturais, as inundações são provavelmente as mais devastadoras e o que ocorre com mais frequência. É um evento natural e recorrente para um rio e, estatisticamente, a inundação média anual é igualada ou excedida a cada 2,33 anos. Uma das ferramentas de análise do sensoriamento remoto é a classificação, que pode ser entendida como uma técnica de reconhecimento padrões representados em uma imagem multiespectral, agrupando pixels de modo que pixels semelhantes pertençam ao mesmo cluster. Nesse contexto, esse trabalho aplica o algoritmo Fuzzy ckMeansImage a uma imagem multiespectral com o objetivo de detectar e medir a extensão da inundação que ocorreu no município de Itaqui-RS, visando conhecer a extensão da de uma área inundada e redução dos danos decorrentes desse fenômeno. Para isso, são utilizadas duas imagens do rio, uma em seu nível normal e outra em seu período de inundação. As duas imagens são processadas no algoritmo e a área total do rio é calculada para estimar a extensão da inundação.