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RESUMOO presente trabalho avaliou a qualidade da água usada pela população do Assentamento Canudos, Goiás, tanto na fonte de abastecimento (captação) como no ponto de consumo (torneiras), além de registrar as condições construtivas e a presença de possíveis focos de contaminação. Os locais foram escolhidos de forma aleatória, considerando no mínimo uma amostra em cada sub-bacia existente no assentamento. Ao todo foram analisadas 35 amostras de água coletadas em 35 lotes (10,6% do total de lotes) e os parâmetros determinados foram E. coli, turbidez, cor aparente, pH, condutividade elétrica (CE), além da identificação e avaliação dos tipos de captações utilizadas, verificando as conformidades com as normas construtivas e de conservação. A análise de representatividade da amostra foi realizada considerando sua quantidade e qualidade, assim como o erro amostral. Os resultados obtidos apontaram que 77,1% utilizam poços rasos, 20% mini poços e 2,9% nascente. Foram detectadas E. coli em 85,7% das captações, sendo observada a maior presença nos locais que utilizavam poços rasos, aliadas às piores condições estruturais e de saneamento. As análises mostraram que a qualidade da água consumida pelos moradores do assentamento necessita de melhorias significativas.Palavras-chave: área rural, pequena comunidade, tratamento de água.Assessing the quality of the water supply in the agrarian reform settlement of Canudos, State of Goiás ABSTRACTThis study evaluated the quality of the water used by the agrarian reform settlement of Canudos, located in Goiás State, considering water supply sources, consumption sites (taps), well construction conditions and the presence of possible contamination sources. Locations were chosen randomly with at least one sample from each sub-basin in the settlement. Thirty-five samples of water were analyzed in 35 land lots (10.6% of total) considering the parameters of E. coli, turbidity, apparent color, pH, and electrical conductivity (EC). The

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Aquaculture and salt-culture are relevant economic activities in the Brazilian Coastal Zone (BCZ). However, automatic discrimination of such activities from other water-related covers/uses is not an easy task. In this sense, convolutional neural networks (CNN) have the advantage of predicting a given pixel’s class label by providing as input a local region (named patches or chips) around that pixel. Both the convolutional nature and the semantic segmentation capability provide the U-Net classifier with the ability to access the “context domain” instead of solely isolated pixel values. Backed by the context domain, the results obtained show that the BCZ aquaculture/saline ponds occupied ~356 km2 in 1985 and ~544 km2 in 2019, reflecting an area expansion of ~51%, a rise of 1.5× in 34 years. From 1997 to 2015, the aqua-salt-culture area grew by a factor of ~1.7, jumping from 349 km2 to 583 km2, a 67% increase. In 2019, the Northeast sector concentrated 93% of the coastal aquaculture/salt-culture surface, while the Southeast and South sectors contained 6% and 1%, respectively. Interestingly, despite presenting extensive coastal zones and suitable conditions for developing different aqua-salt-culture products, the North coast shows no relevant aqua or salt-culture infrastructure sign.