Utilização de imagens para identificação de alterações no uso e cobertura do solo do município de Murici - Al
| dc.contributor.advisor-co1 | Santos, Erick Phelipe Ramos dos | |
| dc.contributor.advisor1 | Lima, André Suêldo Tavares de | |
| dc.contributor.referee1 | SILVA, IVANILDO CLAUDINO DA | |
| dc.contributor.referee2 | SANTOS, PATRICIA DA SILVA | |
| dc.creator | Silva, Edenilson Ferreira da | |
| dc.date.accessioned | 2024-12-17T11:03:26Z | |
| dc.date.available | 2024-12-17T11:03:26Z | |
| dc.date.issued | 2024-09-10 | |
| dc.description.abstract | The present study uses geoprocessing and remote sensing technologies to identify changes in land use and cover in the reference years (1992, 2002, 2012 and 2022) in Murici, Alagoas. The methodology used involves downloading images referring to land use and land cover maps in Google Earth Engine (GEE), through the MapBiomas tool, in its 8.0 collection, which uses annual mosaics of Landsat images based on predefined periods (collections) with spatial resolution of 30m x 30m for supervised classification of multispectral images. Using the Semi-Automatic Plugin (SCP) add-on to QGIS 3.26, each land use and land cover map was subjected to post-processing using the "Cross Classification" tool, allowing mapping and area calculation of use classes and soil cover, as well as transition data between classes, making it possible to ascertain the balance of gains and losses from one class to another between the decades analyzed. Between 1992 and 2022, a significant reduction in forest and savanna areas was identified, possibly driven by the expansion of agricultural activities. At the same time, urbanization has expressed progressive growth, which results in the reduction of other classes of use and coverage and can drive waterproofing, soil degradation and changes in water bodies. It is imperative, therefore, to adopt public policies that reconcile environmental conservation with local needs. | |
| dc.description.resumo | O presente estudo utiliza tecnologias de geoprocessamento e sensoriamento remoto para identificar as mudanças no uso e cobertura do solo nos anos de referência (1992, 2002, 2012 e 2022) em Murici-Alagoas. A metodologia empregada envolve o download de imagens referente aos mapas de uso e cobertura do solo no Google Earth Engine (GEE), através da ferramenta MapBiomas, em sua coleção 8.0, que utiliza mosaicos anuais de imagens Landsat baseados em períodos predefinidos (coleções) com resolução espacial de 30m x 30m para classificação supervisionada de imagens multiespectrais. Por meio do complemento Semi-Automatic Plugin (SCP) do QGIS 3.26, cada mapa de uso e cobertura do solo foi submetido a um pós- processamento utilizando a ferramenta "Cross Classification", permitindo o mapeamento e o cálculo de área das classes de uso e cobertura do solo, bem como os dados de transição entre as classes, possibilitando averiguar o saldo de ganhos e perdas de uma classe para outra entre as décadas analisadas. Entre 1992 e 2022, identificou-se uma significativa redução nas áreas de formação florestal e savânica, possivelmente, motivada pela expansão das atividades agrícolas. Paralelamente, a urbanização expressou crescimento progressivo, o que resulta na redução de outras classes de uso e cobertura e pode impulsionar a impermeabilização, degradação dos solos e alterações nos corpos hídricos. É imperativo, portanto, adotar políticas públicas que conciliem a conservação ambiental com as necessidades locais. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ifal.edu.br/handle/123456789/816 | |
| dc.language.iso | pt | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.department | Campus Murici | |
| dc.relation.references | ANDRADE, B. A.; NASCIMENTO, C. M. A.; JÚNIOR, E. F. R.; SANTOS, K. C. B. S.; MARANHÃO, T. L. G. Q.; CABRAL, A. B.; SOUZA, M. A.; AZEVEDO, R. K.; LINS, E. M. S. F.; ANDRADE, I. A.; ROCHA, M. A. N.; NETO, O. J. M. Mata Atlântica: conhecer para preservar. Maceió: CESMAC, 2019. p.01-04. Disponível em: <https://www.cesmac.edu.br/admin/wp-content/uploads/2021/08/mata- atlantica.pdf>. Acesso em: 04/01/2024. ARAÚJO, M. H. S. Fundamentos de Geoprocessamento aplicados à Mineração. 2017. 58 f. Trabalho de Conclusão de Curso – Universidade Federal do Recôncavo da Bahia – UFRB, Cruz das Almas, BA, 2017. ASSOCIAÇÃO DOS MUNICÍPIOS ALAGOANOS (AMA). Agricultura em Murici. Anos de publicação: 2019 e 2023. Disponível em: <https://ama-al.com.br/>. Acesso em: 25 de abril de 2024. AtlasBr. Consulta em Tabela. Elaboração. Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil. Pnud Brasil, Ipea e FJP, 2022 e 2023. Disponível em: <https://www.google.com/url?q=http://www.atlasbrasil.org.br/consulta/planilha&sa= D&source=docs&ust=1715715222821415&usg=AOvVaw2J47JPjHmRyARdZ_vG- p5W>. Acesso em 13 de maio de 2024. BALDIN, R. Sobre o conceito de paisagem geográfica. Ambiente: Ensaios, São Paulo, v.32, n.47, e180223, p. 01-17, 2021. Disponível: <https://www.revistas.usp.br/paam/article/view/180223> Acesso em: 13 de janeiro de 2024. BERNARDI, A. C. de C. Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília, DF: Embrapa, 2014. 59 p. Disponível em: <https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/207161/1/2014-cpamt- luciano-shiratsushi-sensoriamento-remoto-conceitos-basicos-aplicacoes- agricultura-precisao.pdf>. Acesso em: 30/12/2023. BRAND, F. C. G.; et al. Ecossistemas: seus impactos e alterações nos ambientes. Revista Scientia Agraria Paranaensis. Volume 10, número 3 - 2011, p 5 – 14. Acesso em: 14 de janeiro de 2024. | |
| dc.rights | CC0 1.0 Universal | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ | |
| dc.subject | Geoprocessamento | |
| dc.subject | Sensoriamento remoto | |
| dc.subject | Mapbiomas | |
| dc.subject | Agricultura | |
| dc.subject | Geoprocessing | |
| dc.subject | Remote sensing | |
| dc.subject | Mapbiomes | |
| dc.subject | Agriculture | |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS AGRARIAS | |
| dc.title | Utilização de imagens para identificação de alterações no uso e cobertura do solo do município de Murici - Al | |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso |