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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/51425
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Title: | Análise de uso e cobertura do solo em sub-bacia hidrográfica do oeste da Bahia utilizando parâmetros espectrais em sensoriamento remoto |
Authors: | NEVES, Rayanne Pryscilla de Almeida Santos |
Keywords: | Recursos Hídricos; Índices Espectrais; Processamento Digital de Imagens; MAXVER; Acurácia Temática |
Issue Date: | 10-May-2023 |
Citation: | NEVES, Rayanne Pryscilla de Almeida Santos. Análise de uso e cobertura do solo em sub-bacia hidrográfica do oeste da Bahia utilizando parâmetros espectrais em sensoriamento remoto. 2023. 53 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Cartográfica e Agrimensura, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023. |
Abstract: | O Sensoriamento Remoto contribui como ferramenta para o monitoramento ambiental possibilitando diagnósticos de possíveis alterações antrópicas e naturais na paisagem por meio da obtenção de informações sobre a cobertura vegetal, topografia do terreno, o uso da terra, qualidade da água e outros parâmetros importantes para a gestão dos recursos hídricos. com base no monitoramento de diferentes parâmetros. A utilização deste meio para estudos em bacias hidrográficas é de suma importância tendo em vista que ajuda a estabelecer uso e ocupações sustentáveis. O objetivo desse estudo foi avaliar a relação entre os índices de NDVI, Temperatura de Superfície Terrestre, Albedo e Saldo de Radiação, para o mapeamento do uso e ocupação do solo na região da sub-bacia hidrográfica, situada na bacia do Rio Grande a oeste da Bahia. Foram utilizadas imagens dos satélites Landsat-7/ ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus) e Landsat-8 /OLI (Operatinal Land Imager) de 2001 a 2021. As análises foram baseadas em séries temporais, avaliação da importância da variável e análise de acurácia da classificação. Os principais resultados revelaram que: O NDVI apresentou altos valores na classe de vegetação arbórea para todos os anos, por outro lado, a temperatura da superfície e o albedo mostraram baixos valores. O balanço de radiação foi caracterizado por alta variabilidade intraclasse com destaque para os anos de 2006 a 2011. A variável de melhor predição para o modelo de classificação foi a Temperatura de Superfície para todos os anos. Os valores de acurácia global foram concentrados acima de 70% enquanto o coeficiente Kappa mostrou menor rendimento em 2001 e altos valores em 2011 e 2016. Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais dos sensores ETM+/OLI e métodos computacionais para discriminar classes de cobertura do solo representativas na sub-bacia do Oeste da Bahia, sendo importantes para o gerenciamento de recursos hídricos. |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/51425 |
Appears in Collections: | (TCC) - Engenharia Cartográfica e Agrimensura |
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