Editorial: Avanços em SIG e aplicações de sensoriamento remoto no monitoramento da hidrologia, ecologia e meio ambiente regionais

Indicadores baseados em vegetação com proxies de umidade do solo e componentes socioeconômicos revelam variabilidade de risco em escalas mensais, ao mesmo tempo que esclarecem quais dimensões permanecem estruturalmente persistentes, apoiando assim intervenções sazonalmente direcionadas e espacialmente diferenciadas (https://www.frontiersin.org/journals/earth-science/articles/10.3389/feart.2025.1564900/full). Da mesma forma, projetar respostas ecológicas sob mudanças climáticas se beneficia da modelagem de nicho em conjunto e verificações explícitas de extrapolação, produzindo evidências conscientes de cenários que podem guiar o planejamento da conservação e a alocação de recursos para espécies relevantes ecologicamente e economicamente, conforme discutido no artigo seguinte (https://www.frontiersin.org/journals/plant-science/articles/10.3 389/fpls.2025.1517060/full). Importante destacar que o Tema de Pesquisa também ilustra como as ferramentas GIS-RS são cada vez mais centrais para fornecer soluções ao problema do nexo energia-meio ambiente. O potencial fotovoltaico urbano não é meramente uma função do clima regional; é condicionado pela forma urbana tridimensional, sombreamento e restrições da visão do céu que moldam a irradiância na escala do bairro. Integrar simulação de microclima com morfologia 3D baseada em LiDAR fornece orientações práticas para implantação distribuída de PV alinhada com a renovação urbana e design adaptativo ao clima (https://www.frontiersin.org/journals/energy-research/articles/10.3389/fenrg.2025.1534576/full). Em escalas mais amplas, análise de adequação multicritério que funde produtos meteorológicos de longo prazo e de sensoriamento remoto pode identificar zonas prioritárias para desenvolvimento e regiões dominadas por restrições, apoiando o planejamento estratégico de localização e otimização da estrutura energética (https://www.frontiersin.org/journals/earth-science/articles/10.3389/feart.2024.1528134/full). Juntas, as contribuições desses artigos indicam três direções compartilhadas para investigações futuras. Primeiro, o progresso dependerá de uma integração mais próxima entre entendimento físico, contexto espacial e AI/ML para que modelos permaneçam robustos em águas opticalmente complexas, climas extremos e paisagens heterogêneas. Segundo, o próximo passo é a operacionalização: desenvolver pipelines transferíveis que conectem escalas de pixel a bacia e de rua a região, aproximando-se da entrega quase em tempo real. Terceiro, a fusão multi-fonte e multimodal (i.e., dados de diferentes sensores e modalidades) deve ser acompanhada de quantificação e comunicação mais claras de incertezas, garantindo que as saídas sejam não apenas precisas, mas também interpretáveis e confiáveis para os tomadores de decisão. Esperamos que esta coletânea incentive a contínua colaboração interdisciplinar e acelere o desenvolvimento de métodos geoespaciais e produtos de dados que possam apoiar a gestão sustentável de água e ecossistemas, monitoramento ambiental e transições de baixo carbono em um mundo em rápida mudança.