Open Access Journal
0.5
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SCOPUS
B2
2021-2024
quadriênio
Tecnologias e Estudos Ambientais | Vol. 14 Issue 3 (2026)
Sr.Gabriel Henrique JUAREZ ANTONIO DA SILVA JUNIOR Prof. Dr. Admilson da Penha Pacheco Fabrício Eduardo Silva de Lima Ubiratan Joaquim Da Silva Junior Prof. Dr.Karoline Paes Jamur
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Graduando em Geografia pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Atualmente, pesquisador do Grupo de Recursos Hídricos do Departamento de Engenharia Civil e Ambiental da UFPE, pelo Programa de Iniciação Científica do CNPq. Possui experiência no ensino de Geografia para turmas do Ensino Fundamental, adquirida em estágio realizado no Colégio Vera Cruz, com desenvolvimento de práticas pedagógicas voltadas ao processo de ensino-aprendizagem. Participou do Programa de Extensão Tecnológica da UFPE, contribuindo para o desenvolvimento do projeto ''Aplicação de Ferramentas de Geotecnologia ao Cadastro Urbano''. Exerceu a função de monitor da disciplina Fundamentos da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS), vinculada ao Departamento de Políticas e Gestão da Educação (CE) da UFPE. Possui experiência acadêmica e prática em educação, geotecnologias e análise ambiental, com participação em projetos, monitoria e publicação em eventos científicos. Interessa-se em aprofundar os conhecimentos nas áreas de Educação, Meio Ambiente, Sistemas de Informações Geográficas (SIG) e divulgação das Geociências.
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Bacharel em Engenharia Cartográfica e Agrimensura pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Mestre em Engenharia Civil com ênfase em Recursos Hídricos e Tecnologia Ambiental (PPGEC-UFPE) pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) e Doutorando em Engenharia Civil com ênfase em Recursos Hídricos e Tecnologia Ambiental (PPGEC-UFPE) pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Especialista em Geoprocessamento e, Sensoriamento Remoto com ênfase em qualidade de dados geoespaciais, cartografia e monitoramento ambiental. No campo profissional, atua nas áreas de licenciamento ambiental, geoprocessamento, sistemas de observação da Terra, topografia e cadastro técnico de redes de saneamento.
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Professor Titular da Universidade Federal de Pernambuco (Centro de Tecnologia e Geociências - Departamento de Engenharia Cartográfica e Topográfica). Doutor em Geofísica pela Universidade de São Paulo - USP/Brasil - Instituto Astronômico e Geofísico - IAG; Pós-doutorado no Instituto de Ciências da Terra da Universidade do Minho (Portugal). Mestrado em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE/Brasil). Membro permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação (UFPE/CTG/DECart). Revisor de 22 periódicos internacionais no primeiro quartil do Journal Citation Reports (JCR). Coordenação e participação em projetos de pesquisa nacionais e internacionais (CNPq, FINEPE, ANEEL, ANA e FACEPE). Consultor de projetos de pesquisa e desenvolvimento; Líder do Grupo de Pesquisa do CNPq ("Sensoriamento Remoto e Aprendizado de Máquina Aplicados a Estudos Geoambientais"). Áreas de atuação: Geofísica Aplicada, Geofísica Ambiental, Sensoriamento Remoto e Aprendizado de Máquina aplicados a imagens de materiais naturais e artificiais.
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Bacharel em Engenharia Civil pela Universidade de Pernambuco (UPE), mestre em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), doutor em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Atua na área de Recursos Hídricos, com ênfase em estudos de Filtração em Margem, Qualidade da Água e Águas Subterrâneas
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He holds a bachelor’s degree in Cartographic Engineering from the Federal University of Pernambuco (UFPE), a master’s degree in Geodetic Sciences and Geoinformation Technologies from UFPE, and is a Ph.D. candidate in Civil Engineering at UFPE. He is currently an Assistant Professor at UFPE in the Department of Cartographic Engineering and Surveying. His research focuses on spectral characterization of vegetation in riparian forest areas and monitoring of artificial reservoirs in the Brazilian Semi-Arid region. He has experience in geoprocessing for the implementation of sanitation and water resources projects, with an emphasis on nature conservation. He works primarily in the following areas: Remote Sensing, Geoprocessing for Sanitation and Water Supply Networks, Geodesy, and Environmental Sciences.
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Bacharel em Engenharia Cartográfica pela Universidade Federal do Paraná (2004), Mestre e doutoradora em Ciências Geodésicas pela Universidade Federal do Paraná (2007 e 2012). Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Geodésia, atuando principalmente nos seguintes temas: Sistemas Geodésicos de Referência, gravimetria, datum vertical, altimetria por satélites, levantamentos geodésicos, instrumentação geodésica e aplicações do GPS/GNSS em Geodinâmica, topografia, missões gravimétricas por satélites, modelos do geopotencial global, modelos digitais de altitudes, reduções gravimétricas e decomposição espectral. Atualmente é professora e Chefe do Departamento de Engenharia Cartográfica da Universidade Federal de Pernambuco.
Published in July 25, 2026
● https://10.66205/rvbma.v14i3.2136
Hydrographic networks play a central role in the hydrological cycle and support a wide range of ecosystem services, including urban water supply and agricultural production. Accurate identification of these systems through remote sensing is essential for understanding their dynamics and supporting environmental management strategies. This study evaluated the performance of the spectral indices NDWI and NGWI in detecting water bodies across five Regions of Interest (ROIs) within the Amazon biome. The methodological approach integrated the K-means algorithm with indices derived from CBERS-4 satellite imagery, enabling the extraction of surface water areas. The results indicated better performance of NDWI, with an average median of 0.77, demonstrating greater stability and class separability. NGWI showed a lower median (0.44), but higher producer’s accuracy (82.70%), indicating greater sensitivity in detecting moist and saturated areas. In contrast, NDWI achieved higher user’s accuracy (94.87%), reflecting fewer false positives, while NGWI reached 92.52%. The Dice–Sørensen coefficient was 0.86 for both indices, indicating similar overall performance. These findings demonstrate that, although NDWI is more accurate in delineating open water bodies, NGWI provides complementary potential for identifying areas with surface moisture.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Copyright (c) 2026 Gabriel Henrique Santos da Silva, Juarez Antonio Da Silva Junior, Admilson da Penha Pacheco, Fabrício Eduardo Silva de Lima, Ubiratan Joaquim Da Silva Junior, Karoline Paes Jamur