Mapeamento dos Ecossistemas Costeiros e das Mudanças na Ocupação do Solo no Município de Conde, Litoral Norte da Bahia, Brasil: Integração de Sensoriamento Remoto e SIG para a Gestão Costeira
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Data de Publicação: | 2006 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFBA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/23440 |
Resumo: | O presente trabalho se propôs integrar dados de Sensoriamento Remoto Orbital (imagens de satélite), ferramentas de geoprocessamento e Sistema de Informação Geográfica (SIG) para avaliar o status dos ecossistemas costeiros no município de Conde, Litoral Norte do Estado da Bahia como subsídio técnico à gestão de recursos costeiros. Dados recentes do satélite de alta resolução IKONOS foram utilizados para testar a técnica da Classificação Digital no mapeamento dos ecossistemas costeiros. Ao passo que, dados multi-temporais do satélite de média resolução Landsat foram submetidos a técnica de interpretação visual de imagens para mapear as mudanças na ocupação do solo durante o período de 1984 a 2003. Sobre as imagens IKONOS de 8 e de 11 bits foram aplicados filtros digitais para aumentar a separabilidade estatística entre as classes temáticas. Sob a aplicação do algoritmo Máxima Verossimilhança (MAXVER), as classificações digitais dos ecossistemas apresentaram valores de acurácia global (77,89% e 75,55%, respectivamente para 8 e 11 bits) e Índice kappa (0,68 e 0,65, respectivamente para 8 e 11 bits) muito similares, contrariando a expectativa de que a imagem de maior resolução radiométrica pudesse produzir melhores resultados. Os mapas temáticos produzidos por ambas as classificações digitais foram considerados de qualidade muito boa segundo a classificação de Lindis e Koch (1977). Ecossistemas como manguezal, brejos, recursos hídricos e mata paludosa foram mais bem mapeados do que restinga, capim alagado, mata de tabuleiro e dunas e praias. Em uma sub-área da imagem IKONOS de 8 bits, com menos classes temáticas, o mesmo procedimento foi aplicado obtendo-se um mapa temático de qualidade excelente. Isso sugere que o método apresenta melhores resultados sobre áreas menores com menor número de classes. A técnica de interpretação visual sobre dados multi-temporais (1984, 1995 e 2003) do satélite Landsat e posterior sobreposição dos mapas em formato raster se mostrou uma ferramenta eficiente para analisar e quantificar as áreas relativas aos principais tipos de mudanças na ocupação do solo na faixa costeira do município de Conde, entre os Rios Itariri e Itapicuru. Essas mudanças refletem o aumento no fluxo de turistas e novos moradores de temporada (veranistas), bem como outras mudanças socioeconômicas em grande parte influenciadas pela construção da rodovia BA-099, a Linha Verde. Contudo, a área estudada teve a integridade de seus ecossistemas bem preservada entre 1984 e 2003. |
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Nogueira, Rafael Xavier de SouzaNogueira, Rafael Xavier de SouzaDominguez, José Maria Landim2017-06-29T18:07:33Z2017-06-29T18:07:33Z2017-06-292006-04http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/23440O presente trabalho se propôs integrar dados de Sensoriamento Remoto Orbital (imagens de satélite), ferramentas de geoprocessamento e Sistema de Informação Geográfica (SIG) para avaliar o status dos ecossistemas costeiros no município de Conde, Litoral Norte do Estado da Bahia como subsídio técnico à gestão de recursos costeiros. Dados recentes do satélite de alta resolução IKONOS foram utilizados para testar a técnica da Classificação Digital no mapeamento dos ecossistemas costeiros. Ao passo que, dados multi-temporais do satélite de média resolução Landsat foram submetidos a técnica de interpretação visual de imagens para mapear as mudanças na ocupação do solo durante o período de 1984 a 2003. 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Contudo, a área estudada teve a integridade de seus ecossistemas bem preservada entre 1984 e 2003.ABSTRACT - This work is an attempt to use Orbital Remote Sensing data (satellite images), geoprocessing tools and Geographic Information System (GIS) to assess the coastal ecosystems status along the littoral of Conde, North Coast of Bahia State, thus providing technical support to the management of natural coastal resources. High resolution satellite data (IKONOS) were used to test digital classification efficiency on the coastal ecosystems mapping. On the other hand, multi-temporal medium resolution satellite data (Landsat 5 and 7) were used to map changes on the land use and cover between 1984 and 2003. 8 and 11 bits IKONOS data were filtered to increase the statistic separation between the thematic classes. Applying MAXVER algorithm, the products of digital classification reached similar results on global accuracy (77,89% and 75,55%, respectively for 8 and 11 bits) and kappa index (0,68 and 0,65, respectively for 8 and 11 bits). A better result was expected for the 11 bits image, which however did not come true. According to Lindis and Koch (1977) the obtained thematic maps were considered of very good quality. Ecosystems like mangrove, fresh swamps, water and paludosa forest were better mapped than scrub, wet grass, maritime forest, dunes and beaches. In an 8 bits image sub-set, with less thematic classes, the same procedures were applied obtaining a thematic map of excellent quality. This suggests that the method might present better results on smaller areas with a small number of thematic classes. The photo interpretation of Landsat multi-temporal data (1984, 1995 and 2003) followed by raster map overlay calculations proved to be an efficient tool to assess and quantify land use changes along the coastal zone of Conde municipality between Itariri and Itapicuru Rivers. The documented changes are related to an increase in tourism and summer residents, as well as other socio-economic changes resulting from the construction of the BA-099 highway, also called Linha Verde (green line). Notwithstanding these changes, the ecosystems preservation status between 1984 and 2003 can be considered very good.Submitted by Everaldo Pereira (pereira.evera@gmail.com) on 2017-06-29T18:07:32Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Mestrado_Rafael Nogueira.pdf: 55215730 bytes, checksum: 0ccc41bcdfe914f9b68d6967ac1b58bd (MD5)Made available in DSpace on 2017-06-29T18:07:33Z (GMT). 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