Modelação do crescimento urbano da província de Luanda, Angola

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Secuma, Agostinho José João
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/9214
Resumo: Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica
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spelling Modelação do crescimento urbano da província de Luanda, AngolaDeteção RemotaImagens de SatéliteSistemas de Informação GeográficaModelação EspacialCrescimento UrbanoDissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação GeográficaEste trabalho visa fazer a modelação do crescimento urbano da província de Luanda, no período de 1993 a 2008, simular e estabelecer cenários de desenvolvimento, a partir de imagens Landsat 5 TM, utilizando um modelo de dados baseado em Redes Neuronais Artificiais, o Land Change Modeler e o software IDRISI Taiga. Resultados da simulação utilizando o LCM indicaram que a mancha urbana de Luanda será de 1.472 Km2 em 2040, contra os 1.114 Km2 em 2008. Verificou-se também que no período em análise a área urbana de Luanda cresceu 278,95%, passando de 293,87 Km2 em 1993 para 1.113,62 Km2 em 2008. Como era de esperar, enquanto cresceu a área urbana, a área não urbana diminuiu em cerca de 61,68%, passando de 2.148,72 Km2 em 1993 para 1.328,97 Km2 em 2008. Estas informações são importantes para gerir o planeamento da cidade, proporcionando o crescimento ordenado da cidade de modo a evitar os constrangimentos resultantes de um crescimento desordenado, como por exemplo, a degradação das condições de salubridade, dificuldade de acessos por falta de arruamentos, construção em lugares propensos a inundações e desabamentos, trânsito caótico, ou seja, fenómenos que ocorrem hoje em Luanda. Os resultados permitem concluir que o LCM constitui uma ferramenta potencial para modelos de predição desde que os dados de entrada sejam cuidadosamente preparados.Cabral, Pedro da Costa BritoRUNSecuma, Agostinho José João2013-03-27T12:20:54Z2012-10-182012-10-18T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/9214porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T03:42:08Zoai:run.unl.pt:10362/9214Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:18:37.544604Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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