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dc.contributor.advisorFontana, Denise Cybispt_BR
dc.contributor.authorMengue, Vagner Pazpt_BR
dc.date.accessioned2018-06-20T02:29:52Zpt_BR
dc.date.issued2018pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/179569pt_BR
dc.description.abstractO objetivo da pesquisa foi verificar a aplicabilidade do uso de séries temporais de imagens de moderada resolução espacial para o mapeamento do uso do solo e cobertura vegetal no Bioma Pampa no Estado do Rio Grande do Sul e identificar os principais processos de transformação da paisagem. O estudo foi conduzido no limite do Bioma Pampa Gaúcho, definido pelo IBGE. Foram utilizadas imagens EVI (Enhanced vegetation índex) do Sensor MODIS, imagens noturnas do DMSP-OLS (Defence Meteorological Satellite Program - Operational Linescan System), dados SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) e imagens Landsat 5 e 8, associados ao classificador hierárquico por Árvore de Decisão (AD), construído utilizando o algoritmo C4.5. Para investigar os processos de transformação da paisagem, foram utilizadas variáveis ambientais, que incluem dados geomorfométricos, métricas da paisagem, dados climáticos e variáveis socioeconômicas. Foram utilizados modelos de regressão linear local (GWR) e global, além de procedimentos de agrupamentos espaciais (SKATER) implementado no software TerraView. Os resultados da metodologia de mapeamento do uso do solo e cobertura vegetal mostraram uma Exatidão Global (EG) que variou entre 89 e 90%. As maiores similaridades espectrais foram encontradas nas classes com cobertura vegetal, como Campo, Floresta e Silvicultura Com relação aos principais processos de transformação da paisagem, foi verificado uma diminuição em torno de 25% da classe Campo num intervalo de 15 anos, de 10.252.740 ha para 7.676.208 ha. Em contrapartida áreas agrícolas, como a classe Soja, obteve um aumento de 145 % do total de sua área, de 855.087 ha em 2000, para 2.099.837 ha em 2014. A classe Silvicultura também teve um aumento de mais de 167 % da sua área total. Para o processo de expansão da soja os principais fatores que contribuíram foram: topográficos (elevação, declividade e modelo HAND), fatores educacionais como taxa de analfabetismo, fatores climáticos (precipitação anual e sazonalidade da precipitação) e fatores de proximidade com áreas degradadas. Já para o processo de expansão da silvicultura foram: topográficos (declividade), rendimento médio mensal (R$), taxa de analfabetismo, precipitação anual e proximidade com áreas degradadas de campo. Este estudo permitiu identificar, através de utilização de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento, que o padrão de degradação da vegetação campestre é um processo complexo e que envolve uma série de fatores, e que tende a ocorrer muito próximo de áreas já previamente degradadas. O principal processo de degradação da vegetação campestre é a atividade antrópica, em especial a agricultura mecanizada, com o cultivo de soja e áreas de silvicultura.pt_BR
dc.description.abstractThe objective of the research was to verify the applicability of use the time series of moderate images space resolution for the mapping of land use changes and coverage vegetable in the Pampa biome in the State of Rio Grande do Sul and to identify the main processes of landscape transformation. The study was conducted at the boundary of the Pampa Biome, defined by IBGE. We used the images EVI (Enhanced vegetation índex) of MODIS sensor, DMSP-OLS night images (Defence Meteorological Satellite Program - Operational Linescan System), SRTM data (Shuttle Radar Topography Mission) and Landsat images 5 and 8, associated with the hierarchical classifier by Decision tree (AD), constructed using the algorithm C4.5. To investigate the landscape transformation processes, we used environmental variables, which include geomorphometric data, landscape metrics and climatic data and socioeconomic variables. Through local linear regression (GWR) and global models, in addition to spatial grouping procedures (SKATER) implemented in the TerraView software.The results of the methodology of mapping of land use and vegetation coverage with MODIS images and DMSP-OLS night images, Global Accuracy ranged from 89 to 90%. The highest spectral similarities were found in the vegetation cover classes, such as grassland, Forest and Forestry In relation to the main transformation processes of the landscape, there was a decrease of around 25% of the Grassland class in the 15-year interval, from 10,252,740 ha to 7,676,208 ha, in contrast to agricultural areas, such as the Soybean class, an increase of 145.56% of its total area, from 855,087 ha in 2000 to 2,099,837 ha in 2014. The forestry class also had an increase of over 167% of its total area. For the soybean expansion process the main contributing factors were: topographic (elevation, slope and HAND models), educational factors such as illiteracy rate, climatic factors (annual precipitation and precipitation seasonality) and proximity factors with degraded areas. For the expansion process of silviculture were: topographic (slope), average monthly income (R$), illiteracy rate, annual precipitation and proximity to degraded areas of the grassland. This study allowed to identify, through the use of techniques of remote sensing and geoprocessing, that the pattern of degradation of the country vegetation is a complex process involving a series of factors, which tends to occur very close to previously degraded areas. The main process of degradation of the grassland vegetation is the anthropic activity, especially the mechanized agriculture, with the cultivation of soybean and forestry areas.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectLandsatpt_BR
dc.subjectModelos de simulaçãopt_BR
dc.subjectUso do solo : Rio Grande do Sulpt_BR
dc.titleUtilização de séries temporais de imagens de moderada resolução espacial para monitoramento das mudanças do uso do solo e cobertura vegetal do bioma Pampapt_BR
dc.title.alternativeUse of time series of moderate images space resolution for monitoring of land use changes and coverage vegetable in the brazilian pampa biome en
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisor-coSilva, Tatiana Silva dapt_BR
dc.identifier.nrb001068641pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentCentro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologiapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Sensoriamento Remotopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2018pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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