Resumo

R E S U M O

As redes hidrográficas desempenham papel central no ciclo hidrológico e sustentam diversos serviços ecossistêmicos, incluindo o abastecimento urbano e o suporte à produção agrícola. A identificação precisa desses sistemas por meio de sensoriamento remoto é essencial para compreender sua dinâmica e apoiar estratégias de gestão ambiental. Este estudo avaliou o desempenho dos índices espectrais NDWI e NGWI na detecção de corpos hídricos em cinco Regiões de Interesse (RdIs) do bioma Amazônia. A abordagem metodológica integrou o algoritmo K-means aos índices derivados de imagens do satélite CBERS‑4, possibilitando a extração da área superficial dos corpos hídricos. Os resultados indicaram melhor desempenho do NDWI, com mediana média de 0,77, evidenciando maior estabilidade e capacidade de separação entre classes. O NGWI apresentou mediana média de 0,44, porém com maior acurácia do produtor (82,70%), trazendo maior sensibilidade na detecção de áreas úmidas. Em contrapartida, o NDWI obteve maior acurácia do usuário (94,87%), com menor ocorrência de falsos positivos, enquanto o NGWI apresentou 92,52%. O coeficiente Dice-Sørensen foi de 0,86 para ambos os índices, com desempenho global semelhante. Os resultados demonstram que, embora o NDWI seja mais preciso na delimitação do corpo hídrico, o NGWI apresenta potencial complementar na identificação de áreas com umidade superficial.

Palavras-Chaves: Classificação K-médias, Sensoriamento remoto, Recursos hídricos, Monitoramento ambiental, Acurácia temática.

NDWI and NGWI spectral indices for surface water detection across contrasting amazonian fluvial systems: performance and applicability using CBERS-4/4A imagery

A B S T R A C T

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.

Keywords: K-means classification, Remote sensing, Water resources, Environmental monitoring, Thematic accuracy.

Índices espectrales NDWI y NGWI para la detección de águas superficiales en sistemas fluviales amazónicos contrastantes: desempeño y aplicabilidad con imágenes CBERS-4/4A

R E S U M E N

Las redes hidrográficas desempeñan un papel central en el ciclo hidrológico y sostienen diversos servicios ecosistémicos, incluidos el abastecimiento urbano y el apoyo a la producción agrícola. La identificación precisa de estos sistemas mediante teledetección es esencial para comprender su dinámica y apoyar estrategias de gestión ambiental. Este estudio evaluó el desempeño de los índices espectrales NDWI y NGWI en la detección de cuerpos hídricos en cinco Regiones de Interés (RdIs) del bioma Amazonia. El enfoque metodológico integró el algoritmo K-means con los índices derivados de imágenes del satélite CBERS-4, lo que posibilitó la extracción del área superficial de los cuerpos hídricos. Los resultados indicaron un mejor desempeño del NDWI, con una mediana promedio de 0,77, evidenciando mayor estabilidad y capacidad de separación entre clases. El NGWI presentó una mediana promedio de 0,44; sin embargo, mostró mayor exactitud del productor (82,70%), lo que refleja una mayor sensibilidad en la detección de áreas húmedas. En contraste, el NDWI obtuvo mayor exactitud del usuario (94,87%), con menor ocurrencia de falsos positivos, mientras que el NGWI presentó 92,52%. El coeficiente Dice-Sørensen fue de 0,86 para ambos índices, con un desempeño global similar. Los resultados demuestran que, si bien el NDWI es más preciso en la delimitación del cuerpo hídrico, el NGWI presenta un potencial complementario en la identificación de áreas con humedad superficial.

Palabras clave: Clasificación K-medias, Teledetección, Recursos hídricos, Monitoreo ambiental, Exactitud temática.

Palavras-chave

• Classificação K-médias
• Sensoriamento remoto
• Monitoramento ambiental
• Recursos hídricos
• Acurácia temática

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