Proposta metodológica para mapeamento da cobertura da terra em grande escala no semiárido brasileiro: um estudo de caso em Serra Negra do Norte-RN

• Autor(a) principal: Monteiro, Thereza Rachel Rodrigues
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28357
• topic: CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIA; Planejamento municipal; Cobertura da terra e sensoriamento remoto

O ordenamento e a gestão do território perpassam por caminhos legislativos apoiados no Plano Diretor, e na aplicação de metodologias de mapeamento de cobertura da terra para planejamento municipal em que a sazonalidade climática interfere diretamente nos aspectos físicos e socioeconômicos no semiárido brasileiro. Nesse contexto, percebendo a ausência de informações sobre a cobertura da terra e a dificuldade dos municípios em ter uma base cartográfica que auxilie o planejamento municipal, sugere-se uma alternativa de baixo custo para a obtenção de informações da superfície terrestre. Com isso, o presente estudo tem por objetivo propor uma metodologia de classificação da terra para municípios do semiárido brasileiro, em grande escala, que possa ser gerada com produtos de Sensoriamento Remoto de baixo custo, tendo como experimento, o município de Serra Negra do Norte-RN. Diante disso, foram utilizadas as imagens híbridas, oriundas da fusão dos satélites Sentinel 1 com imagens de radar e Sentinel 2, com imagens multiespectrais na composição colorida 843RGB (red, green, blue), no período chuvoso e seco no semiárido. Foram obtidas quatro imagens híbridas, sendo duas com a polarização VH e as outras demais na polarização VV, respectivamente no período chuvoso e seco.As datas das imagens do Sentinel 1 e 2 foram escolhidas em função da precipitação ocorrida no ano de 2016. Para o processamento digital de imagens utilizou-se os softwares livres SNAP 6.0, QGIS 218.16 e o Terraview 5.3.1 com o plugin GeoDMA(Geographic Data Mining Analyst) para a classificação orientada a objetos. Com isso, os resultados obtidos a partir do Kappa para o mapeamento de cobertura da terra com as quatro imagens híbridas classificadas na polarização do canal VH(Vertical-horizontal) que tiveram melhor precisão foi para o período chuvoso com o valor de 0,34 e 0,35 para o período seco.Enquantoos valores Kappa para o canal VV(Vertical-vertical) foram 0,25 para o mês chuvoso e 0,31 para período seco, indicando o mapeamento como razoável. Em detrimento disso, aponta-se que a classificação originada das imagens híbridas no canal VH teve melhor acurácia, apesar das imagens híbridas com a polarização VV apresentarem melhor as classes de cobertura da terra no mapa. Com isso, indica-se o mapa de cobertura da terra no período seco em função da acurácia apontada, mas tem-se que levar em consideração que a partir do período chuvoso no semiárido brasileiro tem-se a vegetação (Caatinga) verde mais em evidência e a elevação dos mananciais temporários e perenes. Portanto,essa tese vem com uma alternativa na proposta do mapeamento da cobertura da terra.