Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
PEREIRA, João Antonio dos Santos |
| Orientador(a): |
TAVARES JUNIOR, Joao Rodrigues Tavares |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencias Geodesicas e Tecnologias da Geoinformacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/24918
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Resumo: |
A associação de variados métodos e usos das imagens de satélite trazem a possibilidade de enxergar o ambiente de maneira ampla. Entre os usos mais comuns desses dados estão as classificações supervisionadas e os índices físicos. A necessidade dessa aplicação aumenta em ambientes onde os cenários de degradação dos recursos ambientais está se acentuando com o passar do tempo, como é o caso do bioma Caatinga. Sendo assim, a pesquisa propõe a utilização de classificações supervisionadas e índices físicos para analisar a região ao entorno do reservatório de Itaparica. Esta região é estratégica para o estado pois comporta além da represa, importantes áreas de cultivos irrigados, e é objeto de estudo do projeto INNOVATE (Interplay Among Multiple Uses of Water Reservoirs via Innovative Coupling Substance Cycles in Aquatic and Terrestrial Ecosystems), que tem como principal interesse entender as relações entre as mudanças climáticas e as formas de uso da terra e dos recursos hídricos em ambiente semiárido. Nesta pesquisa, foram utilizadas imagens do sensor OLI/TIRS do landsat 8 e dados de chuva, e realizadas classificações supervisionadas pelos métodos da máxima verossimilhança e distância euclidiana para observar a distribuição das classes de uso do solo. Essas classificações foram avaliadas a partir dos índices estatísticos Kappa e TAU, com base na matriz de confusão gerada a partir das amostras da classificação. Além disso, foram utilizados os índices físicos albedo de superfície, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), temperatura de superfície e saldo de radiação, segundo metodologia proposta no algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land), para analisar o comportamento de cada classes e relacioná-los com os resultados obtidos com as classificações. Nos resultados foram observadas que nas classificações supervisionadas houve confusão entre as classes de solo exposto e área urbana, assim como nas classes de agricultura irrigada e vegetação arbórea. Essa confusão é explicada pela similaridade espectral que esses alvos possuem. Exatamente nesse sentido, os índices físicos aparecem como forma de obter separação entre as classes que se assemelham. O saldo de radiação e o albedo conseguiram gerar discrepâncias maiores entre os alvos na imagem de janeiro, porém obtiveram péssimo desempenho nessa função para a imagem de junho, pois a ocorrência de um evento chuvoso no dia da passagem do sensor impactou totalmente esses índices. Dessa forma, o NDVI se mostrou mais eficiente, pois suas alterações necessitam mais tempo para serem consideráveis. |
