Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.uema.br/jspui/handle/123456789/746
Título: | Uso de imagem orbital de alta resolução espacial para monitoramento de níveis de degradação florestal no baixo curso do Rio Mearim no Maranhão |
Título(s) alternativo(s): | Use of high spatial resolution orbital imaging to monitor levels of forest degradation in the lower course of the Mearim River in Maranhão |
Autor(es): | Nunes, Zélia Maria |
Orientador: | Gehring, Christoph |
Membro da Banca: | Pereira, Gael |
Membro da Banca: | Rangel, Maurício Eduardo Salgado |
Data do documento: | 2017-09-09 |
Editor: | UEMA |
Resumo: | A degradação das florestas em todo mundo constitui-se um dos mais graves problemas ambientais à ser enfrentado pelas sociedades, a saúde dos ecossistemas e o bem-estar social, proporcionados pelos bens e serviços ecossistêmicos, estão a cada dia mais ameaçados. Pensar em preservação, conservação e restauração perpassa por entender os processos inerentes à estes e à própria degradação. Nesse sentido, o objetivo desse trabalho foi analisar as implicações ambientais causadas pelo desmatamento ciliar no baixo curso do rio Mearim, no Maranhão. Para isso, um primeiro capítulo trouxe uma revisão de literatura focada nos principais conceitos e nas pesquisas atuais com fim de apresentar um panorama da temática. Um segundo capítulo aborda as possibilidades de utilizar as informações de bandas espectrais (Green, Red, Red Edge e NIR) e índices de vegetação (NDVI, NDVIre, VIgreen) baseados em Sensoriamento Remoto para definir gradientes de degradação florestal, testar a sensibilidade desses em vegetação em zonas hidrográficas (Aquática, Semi Aquática e Terra Firme) e ainda quanto à composição da biomassa florestal. Analises estatísticas (ANOVA e regressão linear) foram realizadas e constatou-se a sensibilidade de NDVI, NDVIre e VIgreen para definir dois dos quatro níveis de degradação propostos e para diferenciar vegetação em uma das três zonas hidrográficas apresentadas. A reflectância na banda Red Edge apresenta sensibilidade às zonas hidrográficas. Índices e bandas são sensíveis à composição da biomassa florestal. |
Resumo: | Degradation of forests throughout the world is one of the most serious environmental problems facing societies, ecosystem health and social welfare, provided by ecosystem goods and services, are increasingly threatened. Thinking about preservation, conservation and restoration goes through understanding the inherent processes and degradation itself. In this sense, the objective of this work was to analyze the environmental implications caused by ciliary deforestation in the lower course of the Mearim river, in Maranhão. For this, a first chapter brought a literature review focused on the main concepts and current research in order to present a panorama of the theme. A second chapter deals with the possibilities of using spectral bands (Green, Red, Red Edge and NIR) and vegetation indices (NDVI, NDVIre, VIgreen) based on Remote Sensing to define forest degradation gradients, vegetation in watersheds (Aquatic, SemiAquatic and Terra Firma) and also on the composition of forest biomass. Statistical analyzes (ANOVA and linear regression) were performed and the sensitivity of NDVI, NDVIre and VIgreen was determined to define two of the four levels of degradation proposed and to differentiate vegetation in one of the three hydrographic zones presented. Red Edge reflectance shows sensitivity to hydrographic zones. Indices and bands are sensitive to the composition of forest biomass. |
Palavras-chave: | Degradação florestal Biomassa Sensoriamento Remoto Forest degradation Biomass Remote Sensing |
Aparece nas coleções: | Mestrado em Agroecologia CCA - Dissertações |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
DISSERTAÇÃO - ZÉLIA MARIA NUNES - PPGA CCA UEMA 2017.pdf | 414.21 kB | PDF A | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.