Caracterização de captação com Google Earth Engine

HydroPol2D inclui um script Google Earth Engine (GEE) para gerar os conjuntos de dados espaciais necessários para definir um domínio de modelagem hidrológica. O fluxo de trabalho extrai, processa e exporta diversas variáveis ​​ambientais de conjuntos de dados geoespaciais hospedados na nuvem, produzindo um conjunto consistente de entradas raster e tabelas de resumo para uma captação ou grupo de captação selecionado.

Acessando Google Earth Engine

Para usar este fluxo de trabalho, os usuários devem ter acesso a Google Earth Engine.

1. Crie uma conta

Vá para: https://earthengine.google.com/ Clique em "Cadastre-se" e cadastre-se usando uma conta Google. A aprovação normalmente é automática para uso acadêmico ou de pesquisa, mas pode levar algum tempo dependendo da solicitação.

2. Abra o Editor de Código

Assim que o acesso for concedido, abra o Editor de Código GEE: https://code.earthengine.google.com/ Este é o ambiente onde o script é executado.

3. Adicione o script HydroPol2D

Copie o código JavaScript fornecido no Editor de Código e execute-o diretamente no navegador. O script usa a API Earth Engine para acessar conjuntos de dados, realizar operações espaciais e exportar resultados para o Google Drive.

O que o fluxo de trabalho faz

O script constrói um domínio de modelagem a partir de bacias hidrográficas HydroBASINS e gera um banco de dados padronizado de camadas raster e estatísticas resumidas. Os principais resultados incluem:

Conjuntos de dados rasterizados

• Modelo Digital de Elevação (DEM)
• Uso/Cobertura do Solo (LULC)
• Classe de textura do solo
• Profundidade até o leito rochoso (DTB)
• Albedo de superfície
• Índice de área foliar (LAI)
• Densidade populacional (WorldPop)

Todos os rasters são:

• Cortado para o domínio selecionado
• Exportado em uma resolução espacial consistente
• Reprojetado para um sistema de coordenadas definido pelo usuário
• Atribuído um valor comum sem dados

---

Saídas vetoriais e tabulares

O script também gera:

• Um shapefile do domínio de captação mesclado
• Uma tabela de resumo em nível de domínio (CSV)
• Uma tabela de resumo por bacia hidrográfica (CSV)

Estes resultados fornecem metadados e estatísticas agregadas para a área de estudo.

Estrutura geral do fluxo de trabalho

O código segue uma sequência estruturada:

1. Entradas definidas pelo usuário

O usuário especifica:

• Nível HydroBASINS (por exemplo, 6, 7, 8)
• Lista de valores HYBAS_ID
• Nome da pasta de saída
• Resolução espacial (escala de exportação)
• Sistema de referência de coordenadas (CRS)
• Intervalo de tempo para conjuntos de dados dependentes de tempo
• Ano para dados populacionais

Esses parâmetros controlam a definição do domínio e o processamento do conjunto de dados.

2. Seleção e fusão de bacias hidrográficas

O script carrega polígonos HydroBASINS e os filtra usando os valores HYBAS_ID selecionados. As bacias hidrográficas selecionadas são mescladas em uma única geometria, que define o domínio de modelagem.

3. Construção de domínio

A geometria mesclada é usada para:

• Recorte todos os conjuntos de dados raster
• Definir limites de exportação
• Calcular estatísticas resumidas
• Exportar o limite da bacia hidrográfica como um shapefile

---

4. Recuperação e processamento de conjuntos de dados

O script acessa vários conjuntos de dados disponíveis em Google Earth Engine, incluindo:

• MERIT DEM para topografia
• ESA WorldCover para uso da terra
• OpenLandMap para classes de solo
• Produtos MODIS para albedo e LAI
• WorldPop para densidade populacional
• Camada Global de Assentamento Humano para superfícies construídas

Para conjuntos de dados dependentes do tempo (por exemplo, albedo e LAI), o script calcula valores medianos no intervalo de tempo selecionado.

5. Exportação de camadas raster

Cada conjunto de dados é:

• Cortado ao domínio
• Padronizado em resolução e projeção
• Exportado para o Google Drive como GeoTIFF

---

6. Cálculo de estatísticas resumidas

O script calcula métricas em nível de domínio, como:

• Área total
• Elevação média
• Profundidade média até o leito rochoso
• Média LAI e albedo
• Uso dominante da terra e classe de solo
• População total
• Fração média de superfície construída

Uma segunda tabela é gerada com as mesmas métricas calculadas individualmente para cada bacia hidrográfica.

Estrutura de saída

Todas as saídas são salvas na pasta especificada do Google Drive e incluem:

• Mapas raster (GeoTIFF)
• Shapefile de captação (SHP)
• Tabela de resumo de domínio (CSV)
• Tabela de resumo por bacia hidrográfica (CSV)

Esses arquivos podem ser usados ​​diretamente como entradas para HydroPol2D ou posteriormente processados ​​em GIS ou ambientes de modelagem.

Parâmetros principais explicados

Níveis HydroBASINS

HydroBASINS fornece limites de bacias hidrográficas em diferentes níveis hierárquicos (1-12), onde:

• Nível 1-3: bacias hidrográficas continentais e principais
• Nível 4-6: Grandes bacias hidrográficas regionais (recomendado para estudos regionais)
• Nível 7-9: Sub-bacias hidrográficas (recomendado para estudos locais/bacias hidrográficas)
• Nível 10-12: Pequenas bacias hidrográficas de cabeceira

Como escolher: Níveis mais altos = bacias hidrográficas menores e mais detalhadas. Para a maioria das aplicações, os níveis 6 a 8 proporcionam um bom equilíbrio.

Encontrando Valores HYBAS_ID

Para identificar os valores HYBAS_ID para sua área de estudo:

Opção 1 - Usando o Editor de Código GEE

• Carregue HydroBASINS no Editor de Código
• Clique nas áreas de interesse
• O HYBAS_ID aparece no painel do Inspetor

Opção 2 - Baixar shapefile

• Visite HydroSHEDS
• Baixe o nível apropriado para sua região
• Abra no QGIS/ArcGIS e identifique captações por atributos

Opção 3 – Visualizador interativo

• Use o visualizador HydroSHEDS

Exemplo: Para um estudo no norte da Califórnia, você pode selecionar diversas bacias hidrográficas de nível 7 que drenam para o rio Sacramento.

Escolhendo Sistemas de Referência de Coordenadas (CRS)

Selecione um CRS apropriado para sua região de estudo:

Região	CRS recomendado	Código EPSG	Notas
Califórnia, EUA	Albers da Califórnia	EPSG:3310	Projeção de áreas iguais
EUA continentais	Albers contíguos dos EUA	EPSG:5070	Padrão USGS
Global/multirregional	WGS 84/UTM	EPSG:326XX	Substitua XX por zona
Índia	Zona WGS 84/UTM 43N-45N	EPSG:32643-32645	Dependendo da longitude
Europa	ETRS89 LAEA	EPSG:3035	Área igual

Por que é importante: Usar uma projeção local minimiza distorções de área/distância e garante cálculos hidrológicos precisos.

Configurando a escala de exportação

O parâmetro scale_of_image controla a resolução de saída:

• 30m: Alto detalhe, tamanhos de arquivo grandes, processamento mais longo
• 90m (padrão): Bom equilíbrio para estudos regionais
• 250m: Processamento mais rápido, arquivos menores, apropriado para domínios grandes
• 1000m: Resolução grosseira para análise em escala continental

Recomendação: corresponda ou exceda ligeiramente a resolução da grade computacional do seu modelo.

Intervalos de datas para dados que variam no tempo

O script calcula valores medianos no intervalo de tempo especificado para:

• Albedo (MODIS MCD43A3)
• LAI (MODIS MCD15A3H)

Escolhendo datas:- Use períodos de 3 a 5 anos para suavizar a variabilidade interanual

• Evite períodos com eventos extremos conhecidos (a menos que os estude)
• Exemplo: '2015-01-01' a '2020-01-01' captura condições recentes e relativamente estáveis

---

Fontes de dados e resoluções

Conjuntos de dados de entrada

Conjunto de dados	Fonte	Resolução nativa	Cobertura Temporal	Notas
DEM	MÉRITO DEM v1.0.3	~90m	Estático (anos 2000)	Elevação removida por erro
Uso do solo	ESA WorldCover	10m	2020, 2021	11 aulas globais
Textura do solo	OpenLandMap	250m	Estático	Classes de textura do USDA
Profundidade até a rocha	Conjunto de dados globais de solo ORNL DAAC	1 km	Estático	Estimativas derivadas de ML
Albedo	MODIS MCD43A3	500m	Diariamente desde 2000	Ondas curtas do céu negro
LAI	MODIS MCD15A3H	500m	4 dias desde 2002	Índice de área foliar
População	MundoPop	100m	Anual 2000-2020	Estimativa restrita
Superfície construída	Superfície construída GHSL	100m	1975-2030	Cobertura global

---

Classes de Uso/Cobertura do Solo (ESA WorldCover)

A saída LULC usa a seguinte classificação:

Valor	Aula	Descrição
10	Cobertura de árvore	Florestas, bosques
20	Arbustos	Arbustos, arbustos
30	Pastagem	Pastagens naturais
40	Terras agrícolas	Áreas agrícolas
50	Construído	Urbano, assentamentos
60	Vegetação nua/esparra	Pedra, areia, vegetais escassos
70	Neve e gelo	Neve/gelo permanente
80	Corpos d'água	Rios, lagos, oceano
90	Zona húmida herbácea	Pântanos, pântanos
95	Manguezais	Florestas de mangue
100	Musgo e líquen	Vegetação ártica/alpina

---

Classes de textura do solo (USDA)

A saída SOIL contém classes de textura do USDA:

Valor	Classe de Textura	Descrição
1	Argila	> 40% argila
2	Argila siltosa	40-60% de lodo, > 40% de argila
3	Argila arenosa	< 45% sand, > 35% argila
4	Argila argilosa	27-40% de argila, 20-45% de areia
5	Argila siltosa	27-40% de argila, < 20% de areia
6	Argila arenosa	20-35% de argila, > 45% de areia
7	Argila	7-27% de argila, areia/silte balanceados
8	Argila siltosa	< 50% de areia, 50-87% de lodo
9	Argila arenosa	> 50% de areia, 0-50% de lodo
10	Lodo	> 80% lodo
11	Areia argilosa	70-90% areia
12	Areia	> 85% areia

---

Compreendendo os arquivos de saída

Saídas raster (GeoTIFF)

Todos os arquivos GeoTIFF compartilham:- Valor sem dados: -9999

• Projeção: Conforme especificado por crs
• Resolução: conforme especificado por scale_of_image
• Extensão: Recortado ao limite da união de captação

Nomeação de arquivo:- PHTOKEN0XYZ.tif – Elevação em metros

• PHTOKEN0XYZ.tif – Códigos de classe de uso do solo (10-100)
• SOIL.tif – Códigos de classe de textura do solo (1-12)
• PHTOKEN0XYZ.tif – Profundidade até o leito rochoso em metros
• Albedo.tif – Albedo de superfície (0-1, sem unidade)
• PHTOKEN0XYZ.tif – Índice de área foliar (m²/m²)
• WorldPop.tif – Densidade populacional (pessoas/pixel)

---

Saída do arquivo shape

Catchment_Union.shp contém:- Limite mesclado de todas as bacias hidrográficas selecionadas

• Atributos HydroBASINS originais para cada sub-bacia
• Pode ser usado para:
  • Visualize o domínio em GIS
  • Recorte conjuntos de dados adicionais
  • Definir limites do modelo

---

Saídas CSV

Domain_Log.csv

Resumo de linha única de todo o domínio de modelagem:

Coluna	Descrição	Unidades
folder_name	Pasta de exportação do Google Drive	-
hybas_level	Nível HydroBASINS usado	-
catchment_ids_used	HYBAS_IDs separados por ponto e vírgula	-
number_of_catchments	Contagem de bacias hidrográficas mescladas	-
catchment_area_km2	Área total do domínio	km²
population_in_domain	População total	pessoas
mean_built_surface_percent	Superfície construída média	%
dominant_PHTOKEN0XYZ	Classe de uso da terra mais comum	código
dominant_SOIL	Classe de solo mais comum	código
avg_albedo	Albedo médio da superfície	0-1
mean_elevation_m	Elevação média	eu
mean_PHTOKEN0XYZ_m	Profundidade média até o leito rochoso	eu
mean_PHTOKEN0XYZ	Índice médio de área foliar	m²/m²
worldpop_year	Ano de dados do WorldPop	ano
export_scale_m	Resolução de exportação	eu
crs	Sistema de coordenadas	Código EPSG

---

Catchment_Log.csv

Estatísticas por bacia hidrográfica com uma linha por sub-bacia hidrográfica:

Coluna	Descrição	Fonte
HYBAS_ID	Identificador exclusivo de captação	HydroBASINS
MAIN_BAS	ID da bacia principal	HydroBASINS
NEXT_DOWN	ID de captação a jusante	HydroBASINS
UP_AREA	Área de drenagem a montante	km²
SUB_AREA	Área de sub-captação	km²
PFAF_ID	Código Pfafstetter	HydroBASINS
catchment_area_km2	Área calculada	km²
population	População total	pessoas
mean_built_surface_percent	Superfície construída	%
dominant_PHTOKEN0XYZ	Uso dominante da terra	código
dominant_SOIL	Classe de solo dominante	código
avg_albedo	Albedo médio	0-1
mean_elevation_m	Elevação média	eu
mean_PHTOKEN0XYZ_m	Profundidade média até o leito rochoso	eu
mean_PHTOKEN0XYZ	Média LAI	m²/m²

Caso de uso: Compare características da sub-bacia, identifique padrões espaciais, valide dados do modelo.

Solução de problemas

Problemas comuns

1. Erros de memória ("Tempo limite de cálculo esgotado")

Solução:- Reduzir o número de captações

• Aumente scale_stats_continuous e scale_stats_categorical
• Exporte regiões menores separadamente
• Utilize o parâmetro tileScale nas operações de redução (já implementado no script)

---

2. Acesso à profundidade até a rocha (DTB)

A profundidade até a camada rochosa é proveniente do conjunto de dados globais de solo ORNL DAAC: Citação: Pelletier, J.D., et al. (2016). Um conjunto de dados globais em grade de solo, regolito intacto e espessuras de depósitos sedimentares para modelagem regional e global da superfície terrestre. Jornal de Avanços na Modelagem de Sistemas Terrestres, 8(1), 41-65. Acesso:- Dados originais: ORNL DAAC

• O script usa uma versão pré-processada enviada para Google Earth Engine como um ativo personalizado

Se DTB não estiver disponível:- Entre em contato com os autores do script para obter acesso aos ativos

• Use uma profundidade alternativa para o conjunto de dados rochosos
• Comente a Seção 7 se não for necessário para sua aplicação

---

Código GEE

//// ============================================================================
//// HYDROLOGICAL DATABASE EXPORT FOR UNION OF HYDROBASINS
//// Author........: Marcus Nobrega, PhD
//// Stanford University
//// Adapted.......: 2026
//// Purpose.......: Export DEM, LULC, SOIL, DTB, Albedo, LAI, and WorldPop for
////                 the union of multiple HydroBASINS catchments selected by HYBAS_ID.
////                 Also export:
////                   1) a domain summary CSV log
////                   2) a per-catchment CSV log with catchment IDs/attributes/stats
////
//// Notes:
//// - User specifies HydroBASINS level and a list of HYBAS_IDs
//// - Outputs are clipped to the union of selected catchments
//// - Filenames are simplified: DEM, LULC, SOIL, DTB, Albedo, LAI, WorldPop
//// - Summary logs are computed at coarser scale to avoid memory errors
//// ============================================================================


//// ============================================================================
//// SECTION 1: USER INPUTS
//// ============================================================================

// -----------------------------
// HydroBASINS level to use
// Examples: 7, 8, 9, ...
// -----------------------------
var hybasLevel = 6;

// -----------------------------
// List of HYBAS_ID values to merge
// Replace with your own IDs
// -----------------------------
var catchmentIds = [
  4060922650,
  4060953900,
  4060952550,
  4060954060
];


// -----------------------------
// Output folder name in Google Drive
// -----------------------------
var Folder_Name = 'Domain_India';

// -----------------------------
// Export scale (m) for rasters
// -----------------------------
var scale_of_image = 90;

// -----------------------------
// Coarser scales for summary logs
// -----------------------------
var scale_stats_continuous = 250;   // DEM, DTB, Albedo, LAI, Impervious
var scale_stats_categorical = 250;  // LULC, SOIL
var scale_stats_population = 100;   // WorldPop

// -----------------------------
// Date range for time-dependent datasets
// -----------------------------
var startDate = '2015-01-01';
var endDate   = '2020-01-01';

// -----------------------------
// WorldPop year
// Available in EE for 2000–2020
// -----------------------------
var worldpopYear = 2020;

// -----------------------------
// Output CRS
// Recommended for California:
//   EPSG:3310 = California Albers
// -----------------------------
var crs = 'EPSG:3310';

// -----------------------------
var noDataValue = -9999;
var mapZoom = 8;


//// ============================================================================
//// SECTION 2: LOAD HYDROBASINS AND BUILD UNION GEOMETRY
//// ============================================================================

// Build HydroBASINS asset path dynamically
var hybasPath = 'WWF/HydroSHEDS/v1/Basins/hybas_' + hybasLevel;

// Load HydroBASINS
var hybas = ee.FeatureCollection(hybasPath);

// Filter selected catchments
var catchments = hybas.filter(ee.Filter.inList('HYBAS_ID', catchmentIds));

// Dissolve into a single feature/geometry
var catchmentUnion = catchments.union(1);

// Alternatively, you can enter the shapefile of your catchment
// Simply change the variable named CatchmentUnion to the catchment you need

var geometry = catchmentUnion.geometry();

// Display
Map.centerObject(catchmentUnion, mapZoom);
Map.addLayer(catchments, {color: 'yellow'}, 'Selected HydroBASINS');
Map.addLayer(catchmentUnion, {color: 'red'}, 'Union Catchment');

// Print basic info
print('HydroBASINS level:', hybasLevel);
print('Selected HYBAS_IDs:', catchmentIds);
print('Selected catchments:', catchments);
print('Union area (km²):', geometry.area(1).divide(1e6));


//// ============================================================================
//// SECTION 3: EXPORT UNION CATCHMENT SHAPEFILE
//// ============================================================================

Export.table.toDrive({
  collection: catchmentUnion,
  description: 'Catchment_Union',
  folder: Folder_Name,
  fileNamePrefix: 'Catchment_Union',
  fileFormat: 'SHP'
});


//// ============================================================================
//// SECTION 4: DEM
//// Source: MERIT DEM
//// ============================================================================

var MERIT = ee.Image("MERIT/DEM/v1_0_3");
var DEM = MERIT.select('dem').rename('DEM').clip(geometry);

var demVis = {
  min: 0,
  max: 4000,
  palette: ['0000ff', '00ff00', 'ffff00', 'ff7f00', 'ff0000']
};

Map.addLayer(DEM, demVis, 'DEM');

Export.image.toDrive({
  image: DEM.unmask(noDataValue),
  description: 'DEM',
  folder: Folder_Name,
  fileNamePrefix: 'DEM',
  region: geometry,
  scale: scale_of_image,
  crs: crs,
  formatOptions: {noData: noDataValue},
  maxPixels: 1e13
});


//// ============================================================================
//// SECTION 5: LULC
//// Source: ESA/WorldCover/v100/2020
//// ============================================================================

var LULC = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020')
  .select('Map')
  .rename('LULC')
  .clip(geometry);

var lulcVis = {
  min: 10,
  max: 100,
  palette: [
    '#006400',
    '#ffbb22',
    '#ffff4c',
    '#f096ff',
    '#fa0000',
    '#b4b4b4',
    '#f0f0f0',
    '#0064c8',
    '#0096a0',
    '#00cf75',
    '#fae6a0'
  ]
};

Map.addLayer(LULC, lulcVis, 'LULC');

Export.image.toDrive({
  image: LULC.unmask(noDataValue),
  description: 'LULC',
  folder: Folder_Name,
  fileNamePrefix: 'LULC',
  region: geometry,
  scale: scale_of_image,
  crs: crs,
  formatOptions: {noData: noDataValue},
  maxPixels: 1e13
});


//// ============================================================================
//// SECTION 6: SOIL
//// Source: OpenLandMap USDA texture class
//// ============================================================================

var SOIL = ee.Image("OpenLandMap/SOL/SOL_TEXTURE-CLASS_USDA-TT_M/v02")
  .select('b0')
  .rename('SOIL')
  .clip(geometry);

var soilVis = {
  min: 1,
  max: 12,
  palette: [
    'd5c36b', 'b96947', '9d3706', 'ae868f', 'f86714', '46d143',
    '368f20', '3e5a14', 'ffd557', 'fff72e', 'ff5a9d', 'ff005b'
  ]
};

Map.addLayer(SOIL, soilVis, 'SOIL');

Export.image.toDrive({
  image: SOIL.unmask(noDataValue),
  description: 'SOIL',
  folder: Folder_Name,
  fileNamePrefix: 'SOIL',
  region: geometry,
  scale: scale_of_image,
  crs: crs,
  formatOptions: {noData: noDataValue},
  maxPixels: 1e13
});


//// ============================================================================
//// SECTION 7: DEPTH TO BEDROCK (DTB)
//// Source: custom asset
//// ============================================================================

var DTB = ee.Image("projects/ee-marcusep2025/assets/Depth_to_bedrock")
  .rename('DTB')
  .clip(geometry);

var dtbVis = {
  min: 1,
  max: 50,
  palette: [
    'd5c36b', 'b96947', '9d3706', 'ae868f', 'f86714', '46d143',
    '368f20', '3e5a14', 'ffd557', 'fff72e', 'ff5a9d', 'ff005b'
  ]
};

Map.addLayer(DTB, dtbVis, 'DTB');

Export.image.toDrive({
  image: DTB.unmask(noDataValue),
  description: 'DTB',
  folder: Folder_Name,
  fileNamePrefix: 'DTB',
  region: geometry,
  scale: scale_of_image,
  crs: crs,
  formatOptions: {noData: noDataValue},
  maxPixels: 1e13
});


//// ============================================================================
//// SECTION 8: ALBEDO
//// Source: MODIS/061/MCD43A3
//// ============================================================================

var albedoCollection = ee.ImageCollection("MODIS/061/MCD43A3")
  .select('Albedo_BSA_shortwave')
  .filterDate(startDate, endDate);

var Albedo = albedoCollection
  .median()
  .multiply(0.001)
  .rename('Albedo')
  .clip(geometry);

var albedoVis = {
  min: 0,
  max: 0.5,
  palette: ['blue', 'white', 'yellow', 'red']
};

Map.addLayer(Albedo, albedoVis, 'Albedo');

Export.image.toDrive({
  image: Albedo.unmask(noDataValue),
  description: 'Albedo',
  folder: Folder_Name,
  fileNamePrefix: 'Albedo',
  region: geometry,
  scale: scale_of_image,
  crs: crs,
  formatOptions: {noData: noDataValue},
  maxPixels: 1e13
});


//// ============================================================================
//// SECTION 9: LEAF AREA INDEX (LAI)
//// Source: MODIS/061/MCD15A3H
//// Notes:
//// - MODIS LAI scaled by 0.1
//// - Median value over user-defined time range
//// ============================================================================

var laiCollection = ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD15A3H')
  .select('Lai')
  .filterDate(startDate, endDate);

var LAI = laiCollection
  .median()
  .multiply(0.1)
  .rename('LAI')
  .clip(geometry);

var laiVis = {
  min: 0,
  max: 6,
  palette: ['red', 'yellow', 'green']
};

Map.addLayer(LAI, laiVis, 'LAI');

Export.image.toDrive({
  image: LAI.unmask(noDataValue),
  description: 'LAI',
  folder: Folder_Name,
  fileNamePrefix: 'LAI',
  region: geometry,
  scale: scale_of_image,
  crs: crs,
  formatOptions: {noData: noDataValue},
  maxPixels: 1e13
});


//// ============================================================================
//// SECTION 10: WORLDPOP
//// Source: WorldPop/GP/100m/pop
//// ============================================================================

var WorldPop = ee.ImageCollection("WorldPop/GP/100m/pop")
  .filter(ee.Filter.calendarRange(worldpopYear, worldpopYear, 'year'))
  .mosaic()
  .rename('WorldPop')
  .clip(geometry);

Map.addLayer(WorldPop, {
  min: 0,
  max: 100,
  palette: ['white', 'yellow', 'orange', 'red', 'darkred']
}, 'WorldPop ' + worldpopYear);

Export.image.toDrive({
  image: WorldPop.unmask(noDataValue),
  description: 'WorldPop',
  folder: Folder_Name,
  fileNamePrefix: 'WorldPop',
  region: geometry,
  scale: scale_of_image,
  crs: crs,
  formatOptions: {noData: noDataValue},
  maxPixels: 1e13
});


//// ============================================================================
//// SECTION 11: IMPERVIOUS RATE (for logs only)
//// Source: NLCD impervious (U.S.-only; appropriate for California)
//// ============================================================================

var Impervious = ee.ImageCollection("USGS/NLCD_RELEASES/2021_REL/NLCD")
  .select('impervious')
  .median()
  .rename('Impervious')
  .clip(geometry);

Map.addLayer(Impervious, {
  min: 0,
  max: 100,
  palette: ['white', 'pink', 'red', 'darkred']
}, 'Impervious (%)');


//// ============================================================================
//// SECTION 12: HELPER FUNCTIONS FOR STATS (MEMORY-SAFE)
//// ============================================================================

function reduceMean(image, geom, scale) {
  var band = ee.String(image.bandNames().get(0));
  var out = image.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.mean(),
    geometry: geom,
    scale: scale,
    maxPixels: 1e13,
    bestEffort: true,
    tileScale: 4
  });
  return out.get(band);
}

function reduceSum(image, geom, scale) {
  var band = ee.String(image.bandNames().get(0));
  var out = image.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.sum(),
    geometry: geom,
    scale: scale,
    maxPixels: 1e13,
    bestEffort: true,
    tileScale: 4
  });
  return out.get(band);
}

function reduceMode(image, geom, scale) {
  var band = ee.String(image.bandNames().get(0));
  var out = image.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.mode(),
    geometry: geom,
    scale: scale,
    maxPixels: 1e13,
    bestEffort: true,
    tileScale: 4
  });
  return out.get(band);
}

function safeProp(feature, propName) {
  var props = feature.propertyNames();
  return ee.Algorithms.If(props.contains(propName), feature.get(propName), null);
}


//// ============================================================================
//// SECTION 13: DOMAIN SUMMARY LOG (CSV)
//// ============================================================================

var totalPopulation = reduceSum(WorldPop, geometry, scale_stats_population);
var meanImpervious = reduceMean(Impervious, geometry, scale_stats_continuous);
var area_km2 = geometry.area(1).divide(1e6);
var nCatchments = catchments.size();
var dominantLULC = reduceMode(LULC, geometry, scale_stats_categorical);
var dominantSOIL = reduceMode(SOIL, geometry, scale_stats_categorical);
var meanAlbedo = reduceMean(Albedo, geometry, scale_stats_continuous);
var meanElevation = reduceMean(DEM, geometry, scale_stats_continuous);
var meanDTB = reduceMean(DTB, geometry, scale_stats_continuous);
var meanLAI = reduceMean(LAI, geometry, scale_stats_continuous);

// Store catchment IDs as a string for traceability
var catchmentIdsString = ee.List(catchmentIds).join(';');

// Build one-row feature
var domainLogFeature = ee.Feature(null, {
  'folder_name': Folder_Name,
  'hybas_level': hybasLevel,
  'catchment_ids_used': catchmentIdsString,
  'number_of_catchments': nCatchments,
  'catchment_area_km2': area_km2,
  'population_in_domain': totalPopulation,
  'mean_impervious_rate_percent': meanImpervious,
  'dominant_LULC': dominantLULC,
  'dominant_SOIL': dominantSOIL,
  'avg_albedo': meanAlbedo,
  'mean_elevation_m': meanElevation,
  'mean_DTB_m': meanDTB,
  'mean_LAI': meanLAI,
  'worldpop_year': worldpopYear,
  'export_scale_m': scale_of_image,
  'crs': crs
});

var domainLogTable = ee.FeatureCollection([domainLogFeature]);

print('Domain summary log:', domainLogTable);

Export.table.toDrive({
  collection: domainLogTable,
  description: 'Domain_Log',
  folder: Folder_Name,
  fileNamePrefix: 'Domain_Log',
  fileFormat: 'CSV'
});


//// ============================================================================
//// SECTION 14: PER-CATCHMENT LOG (CSV)
//// ============================================================================

var catchmentLogTable = catchments.map(function(ft) {
  var g = ft.geometry();
  var areaLocal_km2 = g.area(1).divide(1e6);

  var domLULC_local = reduceMode(LULC, g, scale_stats_categorical);
  var domSOIL_local = reduceMode(SOIL, g, scale_stats_categorical);
  var meanAlb_local = reduceMean(Albedo, g, scale_stats_continuous);
  var meanDEM_local = reduceMean(DEM, g, scale_stats_continuous);
  var meanDTB_local = reduceMean(DTB, g, scale_stats_continuous);
  var meanLAI_local = reduceMean(LAI, g, scale_stats_continuous);
  var pop_local = reduceSum(WorldPop, g, scale_stats_population);
  var imp_local = reduceMean(Impervious, g, scale_stats_continuous);

  return ee.Feature(null, {
    'HYBAS_ID': safeProp(ft, 'HYBAS_ID'),
    'MAIN_BAS': safeProp(ft, 'MAIN_BAS'),
    'NEXT_DOWN': safeProp(ft, 'NEXT_DOWN'),
    'UP_AREA': safeProp(ft, 'UP_AREA'),
    'SUB_AREA': safeProp(ft, 'SUB_AREA'),
    'PFAF_ID': safeProp(ft, 'PFAF_ID'),
    'ENDO': safeProp(ft, 'ENDO'),
    'COAST': safeProp(ft, 'COAST'),
    'catchment_area_km2': areaLocal_km2,
    'population': pop_local,
    'mean_impervious_rate_percent': imp_local,
    'dominant_LULC': domLULC_local,
    'dominant_SOIL': domSOIL_local,
    'avg_albedo': meanAlb_local,
    'mean_elevation_m': meanDEM_local,
    'mean_DTB_m': meanDTB_local,
    'mean_LAI': meanLAI_local
  });
});

print('Per-catchment log:', catchmentLogTable);

Export.table.toDrive({
  collection: catchmentLogTable,
  description: 'Catchment_Log',
  folder: Folder_Name,
  fileNamePrefix: 'Catchment_Log',
  fileFormat: 'CSV'
});


//// ============================================================================
//// SECTION 15: OPTIONAL PRINTED SUMMARY
//// ============================================================================

function computeMeanPrint(image, name, scale) {
  var stats = image.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.mean(),
    geometry: geometry,
    scale: scale,
    maxPixels: 1e13,
    bestEffort: true,
    tileScale: 4
  });
  print(name + ' mean:', stats);
}

function computeSumPrint(image, name, scale) {
  var stats = image.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.sum(),
    geometry: geometry,
    scale: scale,
    maxPixels: 1e13,
    bestEffort: true,
    tileScale: 4
  });
  print(name + ' sum:', stats);
}

function computeModePrint(image, name, scale) {
  var stats = image.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.mode(),
    geometry: geometry,
    scale: scale,
    maxPixels: 1e13,
    bestEffort: true,
    tileScale: 4
  });
  print(name + ' mode:', stats);
}

computeMeanPrint(DEM, 'DEM', scale_stats_continuous);
computeModePrint(LULC, 'LULC', scale_stats_categorical);
computeModePrint(SOIL, 'SOIL', scale_stats_categorical);
computeMeanPrint(DTB, 'DTB', scale_stats_continuous);
computeMeanPrint(Albedo, 'Albedo', scale_stats_continuous);
computeMeanPrint(LAI, 'LAI', scale_stats_continuous);
computeMeanPrint(Impervious, 'Impervious (%)', scale_stats_continuous);
computeSumPrint(WorldPop, 'Total WorldPop', scale_stats_population);

## GEE Code
```javascript
//// ==========================================================================
//// EXPORTAÇÃO DE BANCO DE DADOS HYDROLOGICAL PARA UNIÃO DE HIDROBACIAS
//// Autor........: Marcus Nóbrega, PhD
//// Universidade Stanford
//// Adaptado.......: 2026
//// Objetivo.......: Exportar DEM, LULC, SOIL, DTB, Albedo, LAI e WorldPop para
//// a união de múltiplas bacias hidrográficas HydroBASINS selecionadas por HYBAS_ID.
//// Exportar também:
//// 1) um log CSV de resumo do domínio
//// 2) um log CSV por bacia hidrográfica com IDs/atributos/estatísticas da bacia hidrográfica
////
//// Notas:
//// - O usuário especifica o nível HydroBASINS e uma lista de HYBAS_IDs
//// - As saídas são cortadas para a união das bacias hidrográficas selecionadas
//// - Os nomes dos arquivos são simplificados: DEM, LULC, SOIL, DTB, Albedo, LAI, WorldPop
//// - Logs de resumo são calculados em escala mais grosseira para evitar erros de memória
//// ==========================================================================

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 1: ENTRADAS DO USUÁRIO
//// ==========================================================================
// -----------------------------
// Nível HydroBASINS a ser usado
// Exemplos: 7, 8, 9, ...
// -----------------------------
var hybasLevel = 6;
// -----------------------------
// Lista de valores HYBAS_ID para mesclar
//Substitua pelos seus próprios IDs
// -----------------------------
var catchmentIds = [
  4060922650,
  4060953900,
  4060952550,
  4060954060
];

// -----------------------------
// Nome da pasta de saída no Google Drive
// -----------------------------
var Folder_Name = 'Domínio_Índia';
// -----------------------------
// Exporta escala (m) para rasters
// -----------------------------
var escala_de_imagem = 90;
// -----------------------------
// Escalas mais grosseiras para logs de resumo
// -----------------------------
var escala_stats_continuo = 250;   // DEM, DTB, Albedo, LAI, Impermeável
var escala_stats_categorical = 250;  // LULC, SOLO
var escala_stats_população = 100;   //WorldPop
// -----------------------------
// Intervalo de datas para conjuntos de dados dependentes de tempo
// -----------------------------
var datainicial = '01-01-2015';
var data final = '2020-01-01';
// -----------------------------
// Ano MundialPop
// Disponível em EE para 2000–2020
// -----------------------------
var mundopopAno = 2020;
// -----------------------------
//Saída CRS
// Recomendado para Califórnia:
// EPSG:3310 = Califórnia Albers
// -----------------------------
var crs = 'EPSG:3310';
// -----------------------------
var noDataValue = -9999;
var mapaZoom = 8;

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 2: CARREGAR HIDROBACIAS E CONSTRUIR GEOMETRIA DE UNIÃO
//// ==========================================================================
// Construa o caminho do ativo HydroBASINS dinamicamente
var hybasPath = 'WWF/HydroSHEDS/v1/Bacias/hybas_' + hybasLevel;
//Carrega HydroBASINS
var hybas = ee.FeatureCollection(hybasPath);
// Filtra as bacias selecionadas
var catchments = hybas.filter(ee.Filter.inList('HYBAS_ID', catchmentIds));
// Dissolve-se em um único recurso/geometria
var catchmentUnion = catchments.union(1);
// Alternativamente, você pode inserir o shapefile da sua captação
// Simplesmente altere a variável chamada CatchmentUnion para a área de captação que você precisa
var geometria = catchmentUnion.geometry();
//Exibição
Map.centerObject(catchmentUnion, mapZoom);
Map.addLayer(bacias hidrográficas, {color: 'yellow'}, 'HydroBASINS selecionado');
Map.addLayer(catchmentUnion, {color: 'red'}, 'União Captação');
// Imprime informações básicas
print('Nível HydroBASINS:', hybasLevel);
print('HYBAS_IDs selecionados:', catchmentIds);
print('Captações selecionadas:', bacias hidrográficas);
print('Área de união (km²):', geometria.area(1).divide(1e6));

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 3: EXPORTAR UNIÃO CATCHMENT SHAPEFILE
//// ==========================================================================
Exportar.table.toDrive({
  coleção: captaçãoUnion,
  descrição: 'Catchment_Union',
  pasta: Nome_pasta,
  fileNamePrefix: 'Catchment_Union',
  formato de arquivo: 'SHP'
});

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 4: DEM
//// Fonte: MÉRITO DEM
//// ==========================================================================
var MÉRITO = ee.Image("MÉRITO/DEM/v1_0_3");
var DEM = MERIT.select('dem').rename('DEM').clip(geometria);
var demVis = {
  min: 0,
  máximo: 4000,
  paleta: ['0000ff', '00ff00', 'ffff00', 'ff7f00', 'ff0000']
};
Map.addLayer(DEM, demVis, 'DEM');
Exportar.imagem.toDrive({
  imagem: DEM.unmask(noDataValue),
  descrição: 'DEM',
  pasta: Nome_pasta,
  fileNamePrefix: 'DEM',
  região: geometria,
  escala: escala_de_imagem,
  crs: crs,
  opções de formato: {noData: noDataValue},
  máximoPixels: 1e13
});

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 5: LULC
//// Fonte: ESA/WorldCover/v100/2020
//// ==========================================================================
var LULC = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020')
  .select('Mapa')
  .renomear('LULC')
  .clip(geometria);
var lulcVis = {
  min: 10,
  máximo: 100,
  paleta: [
    '#006400',
    '#ffbb22',
    '#ffff4c',
    '#f096ff',
    '#fa0000',
    '#b4b4b4',
    '#f0f0f0',
    '#0064c8',
    '#0096a0',
    '#00cf75',
    '#fae6a0'
  ]
};
Map.addLayer(LULC, lulcVis, 'LULC');
Exportar.imagem.toDrive({
  imagem: LULC.unmask(noDataValue),
  descrição: 'LULC',
  pasta: Nome_pasta,
  fileNamePrefix: 'LULC',
  região: geometria,
  escala: escala_de_imagem,
  crs: crs,
  opções de formato: {noData: noDataValue},
  máximoPixels: 1e13
});

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 6: SOLO
//// Fonte: classe de textura OpenLandMap USDA
//// ==========================================================================
var SOIL = ee.Image("OpenLandMap/SOL/SOL_TEXTURE-CLASS_USDA-TT_M/v02")
  .select('b0')
  .rename('SOLO')
  .clip(geometria);
var soloVis = {
  min: 1,
  máximo: 12,
  paleta: [
    'd5c36b', 'b96947', '9d3706', 'ae868f', 'f86714', '46d143',
    '368f20', '3e5a14', 'ffd557', 'fff72e', 'ff5a9d', 'ff005b'
  ]
};
Map.addLayer(SOIL, soloVis, 'SOIL');
Exportar.imagem.toDrive({
  imagem: SOIL.unmask(noDataValue),
  descrição: 'SOLO',
  pasta: Nome_pasta,
  fileNamePrefix: 'SOLO',
  região: geometria,
  escala: escala_de_imagem,
  crs: crs,
  opções de formato: {noData: noDataValue},
  máximoPixels: 1e13
});

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 7: PROFUNDIDADE À ROCHA (DTB)
//// Fonte: ativo personalizado
//// ==========================================================================
var DTB = ee.Image("projetos/ee-marcusep2025/assets/Depth_to_bedrock")
  .renomear('DTB')
  .clip(geometria);
var dtbVis = {
  min: 1,
  máximo: 50,
  paleta: [
    'd5c36b', 'b96947', '9d3706', 'ae868f', 'f86714', '46d143',
    '368f20', '3e5a14', 'ffd557', 'fff72e', 'ff5a9d', 'ff005b'
  ]
};
Map.addLayer(DTB, dtbVis, 'DTB');
Exportar.imagem.toDrive({
  imagem: DTB.unmask(noDataValue),
  descrição: 'DTB',
  pasta: Nome_pasta,
  fileNamePrefix: 'DTB',
  região: geometria,
  escala: escala_de_imagem,
  crs: crs,
  opções de formato: {noData: noDataValue},
  máximoPixels: 1e13
});

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 8: ALBEDO
//// Fonte: MODIS/061/MCD43A3
//// ==========================================================================
var albedoCollection = ee.ImageCollection("MODIS/061/MCD43A3")
  .select('Albedo_BSA_ondas curtas')
  .filterDate(datainicial,datafinal);
var Albedo = albedoCollection
  .mediana()
  .multiplicar (0,001)
  .renome('Albedo')
  .clip(geometria);
var albedoVis = {
  min: 0,
  máximo: 0,5,
  paleta: ['azul', 'branco', 'amarelo', 'vermelho']
};
Map.addLayer(Albedo, albedoVis, 'Albedo');
Exportar.imagem.toDrive({
  imagem: Albedo.unmask(noDataValue),
  descrição: 'Albedo',
  pasta: Nome_pasta,
  fileNamePrefix: 'Albedo',
  região: geometria,
  escala: escala_de_imagem,
  crs: crs,
  opções de formato: {noData: noDataValue},
  máximoPixels: 1e13
});

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 9: ÍNDICE DE ÁREA FOLHA (LAI)
//// Fonte: MODIS/061/MCD15A3H
//// Notas:
//// - MODIS LAI dimensionado em 0,1
//// - Valor mediano no intervalo de tempo definido pelo usuário
//// ==========================================================================
var laiCollection = ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD15A3H')
  .select('Lai')
  .filterDate(datainicial,datafinal);
var LAI = laiCollection
  .mediana()
  .multiplicar (0,1)
  .renomear('LAI')
  .clip(geometria);
var laiVis = {
  min: 0,
  máximo: 6,
  paleta: ['vermelho', 'amarelo', 'verde']
};
Map.addLayer(LAI, laiVis, 'LAI');
Exportar.imagem.toDrive({
  imagem: LAI.unmask(noDataValue),
  descrição: 'LAI',
  pasta: Nome_pasta,
  fileNamePrefix: 'LAI',
  região: geometria,
  escala: escala_de_imagem,
  crs: crs,
  opções de formato: {noData: noDataValue},
  máximoPixels: 1e13
});

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 10: WORLDPOP
//// Fonte: WorldPop/GP/100m/pop
//// ==========================================================================
var WorldPop = ee.ImageCollection("WorldPop/GP/100m/pop")
  .filter(ee.Filter.calendarRange(worldpopYear, worldpopYear, 'ano'))
  .mosaico()
  .rename('WorldPop')
  .clip(geometria);
Map.addLayer(WorldPop, {
  min: 0,
  máximo: 100,
  paleta: ['branco', 'amarelo', 'laranja', 'vermelho', 'vermelho escuro']
}, 'WorldPop ' + worldpopYear);
Exportar.imagem.toDrive({
  imagem: WorldPop.unmask(noDataValue),
  descrição: 'WorldPop',
  pasta: Nome_pasta,
  fileNamePrefix: 'WorldPop',
  região: geometria,
  escala: escala_de_imagem,
  crs: crs,
  opções de formato: {noData: noDataValue},
  máximoPixels: 1e13
});

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 11: TAXA IMPERMEÁVEL (somente para toras)
//// Fonte: NLCD impermeável (somente nos EUA; apropriado para a Califórnia)
//// ==========================================================================
var Impermeável = ee.ImageCollection("USGS/NLCD_RELEASES/2021_REL/NLCD")
  .select('impermeável')
  .mediana()
  .rename('Impermeável')
  .clip(geometria);
Map.addLayer(Impermeável, {
  min: 0,
  máximo: 100,
  paleta: ['branco', 'rosa', 'vermelho', 'vermelho escuro']
}, 'Impermeável (%)');

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 12: FUNÇÕES AJUDANTES PARA ESTATÍSTICAS (MEMÓRIA SEGURA)
//// ==========================================================================
function reduzMédia(imagem, geom, escala) {
  var banda = ee.String(image.bandNames().get(0));
  var out = image.reduceRegion({
    redutor: ee.Reducer.mean(),
    geometria: geom,
    escala: escala,
    máximoPixels: 1e13,
    melhor esforço: verdadeiro,
    escala de bloco: 4
  });
  retorne out.get(banda);
}
function reduzSoma(imagem, geom, escala) {
  var banda = ee.String(image.bandNames().get(0));
  var out = image.reduceRegion({
    redutor: ee.Reducer.sum(),
    geometria: geom,
    escala: escala,
    máximoPixels: 1e13,
    melhor esforço: verdadeiro,
    escala de bloco: 4
  });
  retorne out.get(banda);
}
function reduzMode(imagem, geom, escala) {
  var banda = ee.String(image.bandNames().get(0));
  var out = image.reduceRegion({
    redutor: ee.Reducer.mode(),
    geometria: geom,
    escala: escala,
    máximoPixels: 1e13,
    melhor esforço: verdadeiro,
    escala de bloco: 4
  });
  retorne out.get(banda);
}
function safeProp(feature, propName) {
  var props = feature.propertyNames();
  return ee.Algorithms.If(props.contains(propName), feature.get(propName), null);
}

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 13: LOG DE RESUMO DO DOMÍNIO (CSV)
//// ==========================================================================
var totalPopulation = reduzSum(WorldPop, geometria, scale_stats_population);
var significaImpermeável = reduzMean(Impermeável, geometria, escala_stats_continuo);
var área_km2 = geometria.area(1).divide(1e6);
var nCatchments = catchments.size();
var dominanteLULC = reduzMode(LULC, geometria, escala_stats_categorical);
var dominanteSOIL = reduzMode(SOIL, geometria, escala_stats_categorical);
var médioAlbedo = reduzMean(Albedo, geometria, escala_stats_continuo);
var médiaElevação = reduzMean(DEM, geometria, escala_stats_continuo);
var médiaDTB = reduzMean(DTB, geometria, escala_stats_continuo);
var médiaLAI = reduzMean(LAI, geometria, escala_stats_continuo);
// Armazena IDs de captação como uma string para rastreabilidade
var catchmentIdsString = ee.List(catchmentIds).join(';');
// Construa recurso de uma linha
var domínioLogFeature = ee.Feature(null, {
  'nome_pasta': nome_pasta,
  'hybas_level': hybasLevel,
  'catchment_ids_used': catchmentIdsString,
  'número_de_captações': nCaptações,
  'captação_area_km2': área_km2,
  'população_no_domínio': população total,
  'mean_impervious_rate_percent': significaImpermeável,
  'dominante_LULC': dominanteLULC,
  'SOIL_dominante': SOIL dominante,
  'avg_albedo': significaAlbedo,
  'média_elevação_m': médiaElevação,
  'média_DTB_m': médiaDTB,
  'média_LAI': médiaLAI,
  'worldpop_year': worldpopYear,
  'export_scale_m': escala_de_imagem,
  'crs': crs
});
var domainLogTable = ee.FeatureCollection([domainLogFeature]);
print('Registro de resumo do domínio:', domainLogTable);
Exportar.table.toDrive({
  coleção: domínioLogTable,
  descrição: 'Domain_Log',
  pasta: Nome_pasta,
  fileNamePrefix: 'Domínio_Log',
  formato de arquivo: 'CSV'
});

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 14: LOG PER-CATCHMENT (CSV)
//// ==========================================================================
var catchmentLogTable = catchments.map(function(ft) {
  var g = ft.geometria();
  var areaLocal_km2 = g.area(1).divide(1e6);
var domLULC_local = reduzMode(LULC, g, escala_stats_categorical);
  var domSOIL_local = reduzMode(SOIL, g, escala_stats_categorical);
  var médioAlb_local = reduzMean(Albedo, g, escala_stats_continuo);
  var médiaDEM_local = reduzMean(DEM, g, escala_stats_continuo);
  var médiaDTB_local = reduzMean(DTB, g, escala_stats_continuo);
  var médiaLAI_local = reduzMean(LAI, g, escala_stats_continuo);
  var pop_local = reduzSum(WorldPop, g, scale_stats_population);
  var imp_local = reduzMean(Impermeável, g, escala_stats_continuo);
retornar ee.Feature(nulo, {
    'HYBAS_ID': safeProp(ft, 'HYBAS_ID'),
    'MAIN_BAS': safeProp(ft, 'MAIN_BAS'),
    'NEXT_DOWN': safeProp(ft, 'NEXT_DOWN'),
    'UP_AREA': safeProp(ft, 'UP_AREA'),
    'SUB_AREA': safeProp(ft, 'SUB_AREA'),
    'PFAF_ID': safeProp(ft, 'PFAF_ID'),
    'ENDO': safeProp(ft, 'ENDO'),
    'COAST': safeProp(ft, 'COAST'),
    'catchment_area_km2': áreaLocal_km2,
    'população': pop_local,
    'mean_impervious_rate_percent': imp_local,
    'dominante_LULC': domLULC_local,
    'dominante_SOIL': domSOIL_local,
    'avg_albedo':meanAlb_local,
    'média_elevação_m': médiaDEM_local,
    'média_DTB_m': médiaDTB_local,
    'média_LAI': médiaLAI_local
  });
});
print('Registro por captação:', catchmentLogTable);
Exportar.table.toDrive({
  coleção: catchmentLogTable,
  descrição: 'Catchment_Log',
  pasta: Nome_pasta,
  fileNamePrefix: 'Catchment_Log',
  formato de arquivo: 'CSV'
});

//// ==========================================================================
//// SEÇÃO 15: RESUMO IMPRESSO OPCIONAL
//// ==========================================================================
function computaMeanPrint(imagem, nome, escala) {
  var estatísticas = imagem.reduceRegion({
    redutor: ee.Reducer.mean(),
    geometria: geometria,
    escala: escala,
    máximoPixels: 1e13,
    melhor esforço: verdadeiro,
    escala de bloco: 4
  });
  print(nome + 'meio:', estatísticas);
}
function computaSumPrint(imagem, nome, escala) {
  var estatísticas = imagem.reduceRegion({
    redutor: ee.Reducer.sum(),
    geometria: geometria,
    escala: escala,
    máximoPixels: 1e13,
    melhor esforço: verdadeiro,
    escala de bloco: 4
  });
  print(nome + 'soma:', estatísticas);
}
function computaModePrint(imagem, nome, escala) {
  var estatísticas = imagem.reduceRegion({
    redutor: ee.Reducer.mode(),
    geometria: geometria,
    escala: escala,
    máximoPixels: 1e13,
    melhor esforço: verdadeiro,
    escala de bloco: 4
  });
  print(nome + 'modo:', estatísticas);
}
computaMeanPrint(DEM, 'DEM', escala_stats_continuo);
computaModePrint(LULC, 'LULC', escala_stats_categorical);
computaModePrint(SOIL, 'SOIL', scale_stats_categorical);
computaMeanPrint(DTB, 'DTB', escala_stats_continuo);
computaMeanPrint(Albedo, 'Albedo', escala_stats_continuo);
computaMeanPrint(LAI, 'LAI', escala_stats_continuo);
computaMeanPrint(Impermeável, 'Impermeável (%)', scale_stats_continuous);
computaSumPrint(WorldPop, 'Total WorldPop', scale_stats_population);