Article révisé par les pairs
| Résumé : | The study aims at utilizes the machine learning methods in cartography with a case study of climate and environmental mapping of Brazil. Rapid advances in machine learning applied to Earth observations have resulted in the application of scripting and programming languages for cartographic visualization and modelling. This research applies the Generic Mapping Tools (GMT) scripting toolset for advanced environmental mapping of Brazil. The data includes TerraClimate dataset of 2020. The GMT is an advanced cartographic tools that operates mapping from the console using scripts. Selected codes of the used scripts are presented in the research for technical explanation of the workflow. The results show correlation among the parameters and demonstrate climate and environmental trends notable for different biomes of Brazil: Amazônia, Caatinga, Cerrado, Pampa and Pantanal. The study presents 10 new maps made using GMT. Based on the obtained results, the increase of precipitation is notable in the Amazônia, along with the highest temperatures in the northern Brazil (Negro river basin) which corresponds to the increase in soil moisture and runoff. The evapotranspiration is higher in the southern regions than those in the north. On the contrast, the Caatinga region shows the minimal values of evapotranspiration, soil moisture and runoff. The main advantage of scripting cartography, demonstrated in this research, consists in automated data processing which pushes climate studies towards a data-driven research. Automated mapping technically facilitates the workflow due to the fast and smooth handling of various formats and types of data. The results contribute to the environmental analysis of climate in Brazil that has applications in agricultural and food studies and shows technical use of GMT. |
| O estudo visa utilizar os métodos de machine learning em cartografia com um estudo de caso de mapeamento climático e ambiental do Brasil. Avanços rápidos no aprendizado de máquina aplicado às observações da Terra resultaram na aplicação de linguagens de script e programação para visualização e modelagem cartográfica. Esta pesquisa aplica o conjunto de ferramentas de script GMT para mapeamento ambiental avançado do Brasil. Os dados incluem o conjunto de dados TerraClimate de 2020. O GMT é uma ferramenta cartográfica avançada que opera o mapeamento a partir do console por meio de scripts. Trechos selecionados de códigos usados são apresentados na pesquisa para explicação técnica do fluxo de trabalho. Os resultados mostram correlação entre os parâmetros e demonstram tendências climáticas e ambientais notáveis para diferentes biomas do Brasil: Amazônia, Caatinga, Cerrado, Pampa e Pantanal. O estudo apresenta 10 novos mapas feitos em GMT. Com base nos resultados obtidos, o aumento da precipitação é notável na Amazônia, juntamente com as maiores temperaturas no norte do Brasil (bacia do rio Negro) que correspondem ao aumento da umidade do solo e do escoamento superficial. A evapotranspiração é geralmente maior nas regiões do sul do que nas do norte. Em contrapartida, a região da Caatinga apresenta os valores mínimos de evapotranspiração, umidade do solo e escoamento superficial. A principal vantagem da cartografia de scripts, demonstrada nesta pesquisa, consiste no processamento automatizado de dados que impulsiona os estudos ambientais a serem baseados em dados. O mapeamento automatizado facilita tecnicamente o fluxo de trabalho devido ao manuseio rápido e suave de vários formatos e tipos de dados. Os resultados contribuem para a análise ambiental do clima no Brasil que tem aplicações em estudos agrícolas e de alimentos e mostra o uso técnico de GMT. |
