A linha de costa (LC) é um marcador morfodinâmico essencial para a análise e o monitoramento de processos costeiros, refletindo diretamente a interação entre fatores naturais — como ondas, correntes e marés — e as dinâmicas sedimentares. No contexto das mudanças climáticas e da intensificação dos impactos antrópicos, compreender a evolução da LC é fundamental para a análise geomorfológica de sistemas costeiros vulneráveis (Cooper, 2018; IPCC, 2021). Este trabalho propõe uma metodologia automatizada para a detecção da LC ao longo de 40 anos (1985–2024), utilizando imagens disponíveis da série Landsat, com integração de dados de maré como filtro para seleção temporal. O foco é a zona costeira do estado do Rio de Janeiro, região de alta complexidade geomorfológica, com a presença de praias arenosas, costões rochosos, ambientes estuários e áreas antropizadas.A abordagem metodológica desenvolvida integra programação em Python no Google Colab com a API do Google Earth Engine (GEE), utilizando bibliotecas como Geemap, Skimage e Pandas. As imagens Landsat foram submetidas a filtros de nuvem (QA_PIXEL) e de maré, sendo este último definido com base em dados do SisBaHiA (Rosman, 2000), com limiares definidos a partir de uma dispersão normal de probabilidade. A classificação da superfície hídrica foi realizada por meio do MNDWI (Hanqiu Xu, 2006) e segmentação automática utilizando o limiar adaptativo de Multi-Otsu, Multi-level Thresholding baseada em Otsu, proposto por Liao, Chen e Chung (2001), seguido de vetorização e suavização das linhas através do método PAEK no ArcGIS 10.8. A extração da LC permitiu a aplicação do Digital Shoreline Analysis System (DSAS v6.0), com geração de transectos perpendiculares à linha de base. A análise estatística foi conduzida com base no índice Linear Regression Rate (LRR) e classificada segundo os critérios de Luijendijk et al. (2018), com resultados que indicam cerca de 76,5% dos transectos em estabilidade, 12,63% em acreção e 10,87% em erosão (sendo 0,87% em erosão extrema). Esses padrões evidenciam a resiliência de setores costeiros como a região metropolitana fluminense, ao passo que zonas como a Baía de Guanabara exibem comportamento erosivo. Já a Baía de Sepetiba apresentou tendência clara de acreção, possivelmente associada a dinâmica estuarina e a sedimentação e alterações no fluxo fluvial. Do ponto de vista geomorfológico, a metodologia proposta se destaca por possibilitar a análise decadal de alterações na LC com elevada consistência, mesmo em áreas de morfologia complexa como bancos lamosos e manguezais. Além disso, o uso de condicionantes hidrodinâmicos (maré) durante a seleção das imagens representa um avanço frente a outras metodologias, como o CASSIE (Almeida et al. 2021), que apresenta limitações apontadas pelo próprio autor. Conclui-se que a integração de geotecnologias com critérios geomorfológicos e hidrodinâmicos resulta em uma ferramenta robusta para diagnóstico e gestão costeira. Como proposta futura, sugere-se a aplicação de algoritmos de segmentação semântica, uso de sensores com maior resolução (Sentinel-2, SAR), e expansão da área de estudo, com ampla disponibilização do código e dos dados para a replicabilidade pela comunidade científica e outros
