Identificação e quantificação semiautomática de desmatamento por sensoriamento remoto

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Diego Lanza
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMS
Texto Completo: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/2189
Resumo: As florestas desempenham importante papel na história da humanidade e o desmatamento acompanha o crescimento da população e seu desenvolvimento há milhares de anos. Clima, cultura, tecnologia e comércio têm influência sobre a aceleração ou desaceleração do ritmo de desmatamento. Estima-se que aproximadamente 50% da área do bioma Cerrado já tenha sido desmatada para dar lugar a áreas agrícolas, pastos e áreas urbanas. Visando otimizar os procedimentos atuais de detecção de desmatamentos, geralmente realizados manualmente por fotointerpretação de imagens de satélite, este estudo apresenta, testa e valida a hipótese de que é possível realizar tal monitoramento por operações matemáticas entre mapas temáticos de vegetação remanescente. Estudo de caso realizado no Município São Gabriel do Oeste, no Estado do Mato Grosso do Sul, onde a variação da cobertura vegetal foi estudada utilizando imagens do satélite TM/ LANDSAT 5 e Sistemas de Informações Geográficas (SIG), mostrou que é possível realizar o monitoramento proposto com resultados precisos e em tempo inferior ao necessário para a técnica de fotointerpretação.
id UFMS_a26e6e0c7ba7a883971a610aacf8d9d1
oai_identifier_str oai:repositorio.ufms.br:123456789/2189
network_acronym_str UFMS
network_name_str Repositório Institucional da UFMS
repository_id_str 2124
spelling 2015-04-22T13:10:38Z2021-09-30T19:58:02Z2013https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/2189As florestas desempenham importante papel na história da humanidade e o desmatamento acompanha o crescimento da população e seu desenvolvimento há milhares de anos. Clima, cultura, tecnologia e comércio têm influência sobre a aceleração ou desaceleração do ritmo de desmatamento. Estima-se que aproximadamente 50% da área do bioma Cerrado já tenha sido desmatada para dar lugar a áreas agrícolas, pastos e áreas urbanas. Visando otimizar os procedimentos atuais de detecção de desmatamentos, geralmente realizados manualmente por fotointerpretação de imagens de satélite, este estudo apresenta, testa e valida a hipótese de que é possível realizar tal monitoramento por operações matemáticas entre mapas temáticos de vegetação remanescente. Estudo de caso realizado no Município São Gabriel do Oeste, no Estado do Mato Grosso do Sul, onde a variação da cobertura vegetal foi estudada utilizando imagens do satélite TM/ LANDSAT 5 e Sistemas de Informações Geográficas (SIG), mostrou que é possível realizar o monitoramento proposto com resultados precisos e em tempo inferior ao necessário para a técnica de fotointerpretação.ABSTRACT - Forests play an important role in human history and deforestation accompanies population growth and development for thousands of years. Climate, culture, technology and trade have influence on the acceleration or deceleration of deforestation. It is estimated that approximately 50% of the area of the Cerrado has already been cleared to make way for farmland, pastures and urban areas. In order to optimize the current procedures for detecting deforestation, usually performed manually by photo interpretation of satellite imagery, this study presents, tests and validates the hypothesis that it is possible to perform such monitoring by mathematical operations between thematic maps of remnant vegetation. Case study conducted in the city São Gabriel do Oeste, in the state of Mato Grosso do Sul, where the variation of the vegetation was studied using TM/LANDSAT 5 satellite imagery and Geographic Information Systems (GIS), showed that it is possible to carry out the proposed monitoring with accurate results and in less than time required for image interpretation technique.porMapeamento Ambiental - São Gabriel do Oeste (MS)Monitorização AmbientalSensoriamento RemotoRemote SensingEnvironmental MonitoringEnvironmental Mapping - São Gabriel do Oeste (MS)Identificação e quantificação semiautomática de desmatamento por sensoriamento remotoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisAlves Sobrinho, TeodoricoLima, Diego Lanzainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMSinstname:Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)instacron:UFMSTHUMBNAILDiego Lanza Lima.pdf.jpgDiego Lanza Lima.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1248https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/2189/4/Diego%20Lanza%20Lima.pdf.jpgc7a8360f289f0d4c36a8845a2d9ae07bMD54ORIGINALDiego Lanza Lima.pdfDiego Lanza Lima.pdfapplication/pdf2158976https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/2189/1/Diego%20Lanza%20Lima.pdff0256d1b2be9fb77cfae2ffeda5dd895MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/2189/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTDiego Lanza Lima.pdf.txtDiego Lanza Lima.pdf.txtExtracted texttext/plain0https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/2189/3/Diego%20Lanza%20Lima.pdf.txtd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53123456789/21892021-09-30 15:58:02.994oai:repositorio.ufms.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufms.br/oai/requestri.prograd@ufms.bropendoar:21242021-09-30T19:58:02Repositório Institucional da UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Identificação e quantificação semiautomática de desmatamento por sensoriamento remoto
title Identificação e quantificação semiautomática de desmatamento por sensoriamento remoto
spellingShingle Identificação e quantificação semiautomática de desmatamento por sensoriamento remoto
Lima, Diego Lanza
Mapeamento Ambiental - São Gabriel do Oeste (MS)
Monitorização Ambiental
Sensoriamento Remoto
Remote Sensing
Environmental Monitoring
Environmental Mapping - São Gabriel do Oeste (MS)
title_short Identificação e quantificação semiautomática de desmatamento por sensoriamento remoto
title_full Identificação e quantificação semiautomática de desmatamento por sensoriamento remoto
title_fullStr Identificação e quantificação semiautomática de desmatamento por sensoriamento remoto
title_full_unstemmed Identificação e quantificação semiautomática de desmatamento por sensoriamento remoto
title_sort Identificação e quantificação semiautomática de desmatamento por sensoriamento remoto
author Lima, Diego Lanza
author_facet Lima, Diego Lanza
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Alves Sobrinho, Teodorico
dc.contributor.author.fl_str_mv Lima, Diego Lanza
contributor_str_mv Alves Sobrinho, Teodorico
dc.subject.por.fl_str_mv Mapeamento Ambiental - São Gabriel do Oeste (MS)
Monitorização Ambiental
Sensoriamento Remoto
Remote Sensing
Environmental Monitoring
Environmental Mapping - São Gabriel do Oeste (MS)
topic Mapeamento Ambiental - São Gabriel do Oeste (MS)
Monitorização Ambiental
Sensoriamento Remoto
Remote Sensing
Environmental Monitoring
Environmental Mapping - São Gabriel do Oeste (MS)
description As florestas desempenham importante papel na história da humanidade e o desmatamento acompanha o crescimento da população e seu desenvolvimento há milhares de anos. Clima, cultura, tecnologia e comércio têm influência sobre a aceleração ou desaceleração do ritmo de desmatamento. Estima-se que aproximadamente 50% da área do bioma Cerrado já tenha sido desmatada para dar lugar a áreas agrícolas, pastos e áreas urbanas. Visando otimizar os procedimentos atuais de detecção de desmatamentos, geralmente realizados manualmente por fotointerpretação de imagens de satélite, este estudo apresenta, testa e valida a hipótese de que é possível realizar tal monitoramento por operações matemáticas entre mapas temáticos de vegetação remanescente. Estudo de caso realizado no Município São Gabriel do Oeste, no Estado do Mato Grosso do Sul, onde a variação da cobertura vegetal foi estudada utilizando imagens do satélite TM/ LANDSAT 5 e Sistemas de Informações Geográficas (SIG), mostrou que é possível realizar o monitoramento proposto com resultados precisos e em tempo inferior ao necessário para a técnica de fotointerpretação.
publishDate 2013
dc.date.issued.fl_str_mv 2013
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2015-04-22T13:10:38Z
dc.date.available.fl_str_mv 2021-09-30T19:58:02Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/2189
url https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/2189
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFMS
instname:Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
instacron:UFMS
instname_str Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
instacron_str UFMS
institution UFMS
reponame_str Repositório Institucional da UFMS
collection Repositório Institucional da UFMS
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/2189/4/Diego%20Lanza%20Lima.pdf.jpg
https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/2189/1/Diego%20Lanza%20Lima.pdf
https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/2189/2/license.txt
https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/2189/3/Diego%20Lanza%20Lima.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv c7a8360f289f0d4c36a8845a2d9ae07b
f0256d1b2be9fb77cfae2ffeda5dd895
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
repository.mail.fl_str_mv ri.prograd@ufms.br
_version_ 1815448067370909696