Identificação de possíveis áreas afetadas por sais no Perímetro Irrigado de São Gonçalo por meio do sensoriamento remoto.

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: OLIVEIRA, Woslley Sidney Nogueira de.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Ciências e Tecnologia Agroalimentar - CCTA; PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS AGROINDUSTRIAIS; UFCG
• Palavras-chave em Português: Sensoriamento remoto; Satélites LANDSAT; Classificação de imagem digital; Algoritmo Classificador Máxima Verossimilhança Maxver; Processamento digital de imagem; Classes de cobertura do solo; Fotointerpretação; Solo - Áreas salinizadas; SCP plugin; Landsat 8; Perímetro irrigado de São Gonçalo - PB; Solo - degradação por salinização; Remote sensing; LANDSAT Satellites; Photointerpretation; Soil degradation by salinization; Soil - Salinized areas; Técnica de classificação supervisionada; Geoprocessamento; Agricultura e tecnologias digitais; Agricultura de precisão; Precision agriculture; SCP semi- automatic plugin; Software QGIS Quantum Gis; Supervised classification; Ciências Agrárias.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/643

Os perímetros irrigados implantados no Estado da Paraíba são considerados uma alternativa econômica bastante rentável, promove a geração de empregos e aumenta a disponibilidade de alimentos. Devido ao manejo inadequado do solo e da água, isso têm causado perdas na qualidade do solo desses perímetros, degradando-os principalmente por salinização. O sensoriamento remoto é uma alternativa tecnológica de baixo custo, boa frequência temporal e possui a capacidade de mapear áreas em processo de desertificação. Essa pesquisa têm por objetivo identificar possíveis áreas afetadas por sais no Perímetro Irrigado de São Gonçalo (PISG), Sousa- PB, por meio de técnicas de sensoriamento remoto. Para esse estudo foi utilizado imagens do satélite LANDSAT 8/OLI (média resolução espacial), órbita 216 / ponto 65 da data de 23/11/2016; imagem do software Google Earth Pro® da data de 29/02/2016 para servir como imagem auxiliar e registros fotográficos das áreas in loco. Realizou-se a técnica de classificação supervisionada, utilizando o SCP (semi- automatic plugin) no software QGIS (Quantum Gis). A aferição da qualidade da classificação se deu por meio da validação cruzada, utilizando de parâmetros estatísticos como a exatidão do produtor (EP), exatidão do usuário (EU), exatidão global (EG) e índice Kappa. A classe área supostamente salinizada (ASS) apresentou EP e EU de 89.15% e 88.88%, respectivamente. O índice Kappa resultou em um valor de 0.8684, a classe ASS foi classificada como sendo de qualidade excelente. A qualidade geral da classificação é avaliada tanto pela EG que apresentou um valor de 0.9350 como pelo índice Kappa geral com valor de 0.9252, sendo valores que representam uma classificação de qualidade excelente. A classe ASS apresentou os maiores valores mínimos e máximos de fator de refletância em todas as bandas da imagem, destacando a banda 6 de valores 0.47 e 0.67, respectivamente. O valor da área classificada como sendo da classe ASS foi de 1736.75 hectares, 31% da área total do PISG. As imagens analisadas possibilitaram discriminar áreas salinizadas e não salinizadas mediante as diferenças de tonalidade e de refletância. As imagens analisadas com o plugin SCP possibilitaram a realização de um mapa de classificação supervisionada, indicando a variabilidade espacial das áreas propícias ao processo de salinização. No entanto, recomenda- se a análise dos parâmetros físicos e químicos do solo dessas áreas para o aumento da confiabilidade na qualidade desse tipo de mapeamento.