Utilização do algoritmo de árvore de decisão para mapeamento do uso e cobertura da terra da área de contribuição de uma barragem localizada na Bacia Hidrográfica do São Francisco

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mariana Faria Veloso
Data de Publicação: 2021
Outros Autores: Rodolpho Cesar dos Reis Tinini, Raul de Magalhães Filho, Flávia Mazzer Rodrigues
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: https://doi.org/10.35699/2447-6218.2021.29039
http://hdl.handle.net/1843/52377
Resumo: O objetivo deste estudo é mapear o uso e cobertura da terra da área de contribuição da barragem Bico da Pedra através do algoritmo árvore de decisão. Para isso, foram adquiridas o modelo de elevação SRTM e duas imagens (verão e inverno) do satélite Landsat 8 sensor OLI/TIRS, ano 2017. Em seguida, realizou-se o cálculo dos índices NDVI e SAVI, e então inseriu um conjunto de onze variáveis na árvore de decisão resultando em um mapa de uso e cobertura da terra com nove classes: cerrado, floresta decidual montana, campos, água, pasto/solo exposto, culturas, afloramento rochoso, barragem de rejeitos e mancha urbana. A classe mais expressiva verificada na área de estudo foi a vegetação correspondendo em quase 80%. Além disso, foi verificado presença de culturas próximas à nascente do rio Gorutuba e ao reservatório da barragem. A classe de pasto/solo exposto apresentou em quase metade de suas amostras como equivocadas. A acurácia da classificação foi satisfatória e o Índice Kappa, excelente. Portanto, os resultados apresentados permitiram adquirir informações de uso e cobertura do solo capazes de auxiliar na gestão e planejamento dos recursos hídricos e ambientais da área de contribuição da barragem Bico da Pedra.
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A classe de pasto/solo exposto apresentou em quase metade de suas amostras como equivocadas. A acurácia da classificação foi satisfatória e o Índice Kappa, excelente. Portanto, os resultados apresentados permitiram adquirir informações de uso e cobertura do solo capazes de auxiliar na gestão e planejamento dos recursos hídricos e ambientais da área de contribuição da barragem Bico da Pedra.The aim of this study is to map the land use and cover of the contribution area of the Bico da Pedra dam through the decision tree algorithm. For this, the SRTM elevation model and two images (summer and winter) from the Landsat 8 satellite OLI / TIRS sensor, year 2017 were acquired. Then, the NDVI and SAVI indices were calculated, and then a set of eleven variables in the decision tree and in a land use and land cover map with nine classes: cerrado, montane deciduous forest, fields, water, pasture / exposed soil, crops, rocky outcrop, tailings dam and urban. The most expressive class verified in the study area was the vegetation corresponding to almost 80%. In addition, the presence of crops close to the source of the Gorutuba river was verified. The class of pasture / exposed soil presented in almost half of its samples as mistaken. The accuracy of the classification was satisfactory and the Kappa Index excellent. Therefore, the results presented allowed to acquire information on land use and cover capable of assisting in the management and planning of water and environmental resources in the area of contribution of the Bico da Pedra dam.porUniversidade Federal de Minas GeraisUFMGBrasilICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIASCaderno De Ciências AgráriasEcologia das bacias hidrográficasEngenharia geotécnicaLandsat (Satélites)Utilização do algoritmo de árvore de decisão para mapeamento do uso e cobertura da terra da área de contribuição de uma barragem localizada na Bacia Hidrográfica do São FranciscoApplication of the decision tree algorithm to map the land use/land cover of the contribution area of a dam located in the São Francisco River Basininfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttps://periodicos.ufmg.br/index.php/ccaufmg/article/view/29039Mariana Faria VelosoRodolpho Cesar dos Reis TininiRaul de Magalhães FilhoFlávia Mazzer Rodriguesinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGLICENSELicense.txtLicense.txttext/plain; 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