MODELAGEM INTEGRADA DA RESILIÊNCIA TERRITORIAL NA FRONTEIRA CERRADO-AMAZÔNIA: UMA ABORDAGEM MULTIESCALAR, MULTITEMPORAL E PREDITIVA COM TÉCNICAS AVANÇADAS DE GEOPROCESSAMENTO E APRENDIZADO DE MÁQUINA (CIPEEX, 2026)
A Zona de Convergência Socioecológica Cerrado–Amazônia (ZCS) constitui uma das regiões mais sensíveis do Brasil em termos de dinâmicas socioambientais, marcada pela expansão agropecuária, o desmatamento, as queimadas e as pressões sobre populações tradicionais. Este estudo tem como objetivo investigar os padrões espaciais e temporais das transições territoriais, propondo um modelo multiescalar e preditivo de resiliência. Metodologicamente, integra-se dados de uso e cobertura da terra (MapBiomas), desmatamento e queimadas (INPE), além de indicadores socioeconômicos (IBGE, IPEA), processados em plataformas de geoprocessamento (QGIS, PostgreSQL/PostGIS, Google Earth Engine) e analisados por algoritmos de aprendizado de máquina (Random Forest, SVM, redes neurais profundas). As etapas incluem o cálculo de métricas de paisagem, a análise de clusters espaciais, a simulação de cenários futuros (CA-Markov e ABM) e o desenvolvimento de uma plataforma interativa de apoio à decisão territorial. Resultados preliminares apontam para a possibilidade de mapear tipologias de transição socioambiental, construir um índice de resiliência territorial e projetar cenários até 2035, fornecendo subsídios a gestores públicos para estratégias de governança ambiental. Conclui-se que a abordagem proposta contribui para o planejamento regional sustentável, articulando ciência, política e sociedade civil.
Keywords: Resiliência Territorial; Cerrado-Amazônia; Geoprocessamento; Machine Learning