Mapeamento dos remanescentes florestais da caatinga no estado de Sergipe usando imagens de satélite de alta resolução espacial e Machine Learning no Google Earth Engine

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Leite, Igor Vieira
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFS
Texto Completo: http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/15912
Resumo: São Cristóvão, SE
id UFS-2_af2cf94175f4fc2321ffbaed9817330d
oai_identifier_str oai:ufs.br:riufs/15912
network_acronym_str UFS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFS
repository_id_str
spelling Leite, Igor VieiraAlmeida, André Quintão2022-06-21T13:56:20Z2022-06-21T13:56:20Z2021-12-13Leite, Igor Vieira. Mapeamento dos remanescentes florestais da caatinga no estado de Sergipe usando imagens de satélite de alta resolução espacial e Machine Learning no Google Earth Engine. São Cristóvão, 2021. Monografia (Graduação em Engenharia Agrícola) - Departamento de Engenharia Agrícola, Centro de Ciências Agrárias Aplicadas, Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2021http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/15912porEngenharia agrícolaAgriculturaRandom ForestGoogle Earth Engine (GEE)LULCCaatingaCIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA::ENGENHARIA DE PROCESSAMENTO DE PRODUTOS AGRICOLASMapeamento dos remanescentes florestais da caatinga no estado de Sergipe usando imagens de satélite de alta resolução espacial e Machine Learning no Google Earth Engineinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSão Cristóvão, SEA vegetação de Caatinga da região semiárida sergipana vem passando por um intenso processo de desmatamento e degradação proveniente de ações antrópicas. Este trabalho teve como objetivo mapear os remanescentes florestais do Bioma Caatinga presente no semiárido sergipano. O mapeamento ocorreu com o uso do classificador supervisionado do Random Forest (RF) na plataforma do Google Earth Engine (GEE). Os dados usados para a classificação foram as imagens de alta resolução da Planet (coleção américas) que estão disponibilizadas dentro da plataforma do GEE. A janela temporal usada neste trabalho foi de junho à agosto para o ano de 2021, uma vez que a vegetação está com um vigor maior devido às chuvas que ocorrem nessa época para o estado de Sergipe. O processo de amostragem foi visual e as classes aqui abordadas neste trabalho foram florestas e não florestas, onde foram selecionados 1000 pontos amostras para cada classe. Os resultados mostraram que a região semiárida do estado possui uma área de 231.950,152 ha (19,1%) de remanescentes florestais da Caatinga para o ano de 2021. O total de fragmentos florestais encontrados foram de 247.284, destes 37.156 tinham área entre 0,5 ha a 50 ha, 482 de 50 ha a 500 ha e 51 superiores a 500 ha. Os valores de acurácia e precisão foram submetidos à uma matriz de confusão e mostraram um bom desempenho do classificador com porcentagens, respectivamente, de 99,9% e 80,3%. Sendo assim, o trabalho mostrou que imagens Planet associadas ao classificador RF possuem um grande potencial para a caracterização dos remanescentes de Caatinga no estado de Sergipe.Universidade Federal de SergipeDEAGRI - Departamento de Engenharia Agrícola – São Cristóvão –Presencialreponame:Repositório Institucional da UFSinstname:Universidade Federal de Sergipe (UFS)instacron:UFSinfo:eu-repo/semantics/openAccessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81475https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/15912/1/license.txt098cbbf65c2c15e1fb2e49c5d306a44cMD51ORIGINALIgor_Vieira_Leite.pdfIgor_Vieira_Leite.pdfapplication/pdf1543949https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/15912/2/Igor_Vieira_Leite.pdf47f399c24fc65c0d3f7507c0e4b9a0a1MD52TEXTIgor_Vieira_Leite.pdf.txtIgor_Vieira_Leite.pdf.txtExtracted texttext/plain55815https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/15912/3/Igor_Vieira_Leite.pdf.txt03136d1eedbf85ccb72a7e3ebd6fbf56MD53THUMBNAILIgor_Vieira_Leite.pdf.jpgIgor_Vieira_Leite.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1204https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/15912/4/Igor_Vieira_Leite.pdf.jpge6b11b0e79b3a770e212c90f81219b17MD54riufs/159122022-06-21 10:56:32.609oai:ufs.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://ri.ufs.br/oai/requestrepositorio@academico.ufs.bropendoar:2022-06-21T13:56:32Repositório Institucional da UFS - Universidade Federal de Sergipe (UFS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Mapeamento dos remanescentes florestais da caatinga no estado de Sergipe usando imagens de satélite de alta resolução espacial e Machine Learning no Google Earth Engine
title Mapeamento dos remanescentes florestais da caatinga no estado de Sergipe usando imagens de satélite de alta resolução espacial e Machine Learning no Google Earth Engine
spellingShingle Mapeamento dos remanescentes florestais da caatinga no estado de Sergipe usando imagens de satélite de alta resolução espacial e Machine Learning no Google Earth Engine
Leite, Igor Vieira
Engenharia agrícola
Agricultura
Random Forest
Google Earth Engine (GEE)
LULC
Caatinga
CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA::ENGENHARIA DE PROCESSAMENTO DE PRODUTOS AGRICOLAS
title_short Mapeamento dos remanescentes florestais da caatinga no estado de Sergipe usando imagens de satélite de alta resolução espacial e Machine Learning no Google Earth Engine
title_full Mapeamento dos remanescentes florestais da caatinga no estado de Sergipe usando imagens de satélite de alta resolução espacial e Machine Learning no Google Earth Engine
title_fullStr Mapeamento dos remanescentes florestais da caatinga no estado de Sergipe usando imagens de satélite de alta resolução espacial e Machine Learning no Google Earth Engine
title_full_unstemmed Mapeamento dos remanescentes florestais da caatinga no estado de Sergipe usando imagens de satélite de alta resolução espacial e Machine Learning no Google Earth Engine
title_sort Mapeamento dos remanescentes florestais da caatinga no estado de Sergipe usando imagens de satélite de alta resolução espacial e Machine Learning no Google Earth Engine
author Leite, Igor Vieira
author_facet Leite, Igor Vieira
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Leite, Igor Vieira
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Almeida, André Quintão
contributor_str_mv Almeida, André Quintão
dc.subject.por.fl_str_mv Engenharia agrícola
Agricultura
Random Forest
Google Earth Engine (GEE)
LULC
Caatinga
topic Engenharia agrícola
Agricultura
Random Forest
Google Earth Engine (GEE)
LULC
Caatinga
CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA::ENGENHARIA DE PROCESSAMENTO DE PRODUTOS AGRICOLAS
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA::ENGENHARIA DE PROCESSAMENTO DE PRODUTOS AGRICOLAS
description São Cristóvão, SE
publishDate 2021
dc.date.issued.fl_str_mv 2021-12-13
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-06-21T13:56:20Z
dc.date.available.fl_str_mv 2022-06-21T13:56:20Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv Leite, Igor Vieira. Mapeamento dos remanescentes florestais da caatinga no estado de Sergipe usando imagens de satélite de alta resolução espacial e Machine Learning no Google Earth Engine. São Cristóvão, 2021. Monografia (Graduação em Engenharia Agrícola) - Departamento de Engenharia Agrícola, Centro de Ciências Agrárias Aplicadas, Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2021
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/15912
identifier_str_mv Leite, Igor Vieira. Mapeamento dos remanescentes florestais da caatinga no estado de Sergipe usando imagens de satélite de alta resolução espacial e Machine Learning no Google Earth Engine. São Cristóvão, 2021. Monografia (Graduação em Engenharia Agrícola) - Departamento de Engenharia Agrícola, Centro de Ciências Agrárias Aplicadas, Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2021
url http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/15912
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.publisher.initials.fl_str_mv Universidade Federal de Sergipe
dc.publisher.department.fl_str_mv DEAGRI - Departamento de Engenharia Agrícola – São Cristóvão –Presencial
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFS
instname:Universidade Federal de Sergipe (UFS)
instacron:UFS
instname_str Universidade Federal de Sergipe (UFS)
instacron_str UFS
institution UFS
reponame_str Repositório Institucional da UFS
collection Repositório Institucional da UFS
bitstream.url.fl_str_mv https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/15912/1/license.txt
https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/15912/2/Igor_Vieira_Leite.pdf
https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/15912/3/Igor_Vieira_Leite.pdf.txt
https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/15912/4/Igor_Vieira_Leite.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 098cbbf65c2c15e1fb2e49c5d306a44c
47f399c24fc65c0d3f7507c0e4b9a0a1
03136d1eedbf85ccb72a7e3ebd6fbf56
e6b11b0e79b3a770e212c90f81219b17
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFS - Universidade Federal de Sergipe (UFS)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@academico.ufs.br
_version_ 1802110722374631424