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http://hdl.handle.net/1843/33857
Type: | Monografia (especialização) |
Title: | Evolução temporal em SIG: análise fitofisionômica do processo de regeneração da cobertura vegetal em clareiras por meio de imagens RapidEye - Urucu - Floresta Amazônica |
Authors: | Adeandro Pedro de Castro Mota |
First Advisor: | Marcos Antônio Timbó Elmiro |
First Co-advisor: | Christian Rezende Freitas |
First Referee: | Plínio da Costa Temba |
Abstract: | A observação do desenvolvimento da paisagem no tempo é um importante prérequisito para entender os processos que estão ocorrendo e determinar prognósticos. O auxílio de ferramentas de Geoprocessamento e técnicas de Sensoriamento Remoto ancoradas à utilização de imagens captadas por sensores remotos possibilitam a análise multitemporal da vegetação bem como sua quantificação. O presente estudo objetivou analisar a dinâmica espacial da cobertura vegetal em seis Clareiras da Amazônia Central no intervalo temporal de dois anos. Utilizando para tal, imagens orbitais multitemporais capturadas pelo sensor RapidEye (16/06/2014 e 20/06/2016). As imagens foram processadas segundo as etapas do Processamento Digital de Imagens (PDI). O método da classificação supervisionada com o algoritmo da Máxima Verossimilhança (MAXVER) possibilitou espacializar a dinâmica da vegetação no período analisado (2014-2016). Os resultados substanciais mostraram que em 2014 a vegetação estabelecida recobria 9,19 ha (46%), sendo registrada no mapeamento seguinte (2016), ampliação das áreas cobertas por essa classe para 10,04 ha (50%). Em 2016 houve redução das classes iniciais do processo de regeneração (16,4%), totalizando 1,2 ha que passaram a fazer parte das classes consolidadas, vegetação intermediária e estabelecida. Considerando os indicadores obtidos é possível afirmar que a cobertura vegetal das clareiras tem sido recuperada ao longo do período analisado e que a configuração do entorno das áreas degradadas influenciou diretamente no gradiente de regeneração de cada uma das seis clareiras. Clareiras com maior percentual de vegetação estabelecida em 2014, apresentaram melhores índices de regeneração em 2016. |
Subject: | Geoprocessamento Vegetação – Mapeamento – Amazônia Sensoriamento remoto Sistemas de informação geográfica |
language: | por |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
metadata.dc.publisher.department: | IGC - DEPARTAMENTO DE CARTOGRAFIA |
metadata.dc.publisher.program: | Curso de Especialização em Geoprocessamento |
Rights: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/33857 |
Issue Date: | 4-Dec-2017 |
Appears in Collections: | Especialização em Geoprocessamento |
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