Estimativa de perda do solo na bacia hidrográfica do Rio Marombas, utilizando Google Earth Engine

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Rafael Rodrigues da
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/252651
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Curitibanos, Engenharia Florestal.
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spelling Estimativa de perda do solo na bacia hidrográfica do Rio Marombas, utilizando Google Earth EngineEngenharia FlorestalGoogle Earth EngineRUSLESoloSIGForest EngineeringSoilTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Curitibanos, Engenharia Florestal.O solo desempenha um papel vital na sustentação da vida na Terra, provendo funções essenciais como armazenamento de água e suporte à vegetação. No entanto, a degradação causada pela erosão pluvial tem levado à perda de fertilidade, assoreamento dos rios e à transformação de áreas férteis em terrenos improdutivos. Portanto, o presente estudo teve como objetivo realizar a avaliação das perdas de solo na sub-bacia do Rio Marombas no ano de 2023. Utilizando a Equação Universal Revisada de Perda de Solo (RUSLE), foi calculada a taxa anual de perda de solo com base em vários fatores, incluindo erosividade da chuva, erodibilidade do solo, comprimento e inclinação da encosta, cobertura vegetal e práticas de manejo. A ferramenta de processamento dos dados foi o Google Earth Engine, os dados necessários foram obtidos de várias fontes geoespaciais, sendo destaque o dataset ‘CHIRPS Daily’ para precipitação e ‘Sentinel-2 MSI’ para obtenção do fator C, através do NDVI. Os dados foram processados através da linguagem JavaScript, tornando menos onerosas tarefas como a obtenção dos fatores “R” e “C”, devido à complexidade do processamento ou tamanho dos dados. A análise mostrou que 42,29% da área de estudo possui baixa susceptibilidade à erosão, enquanto as classes moderada e moderada-alta representam 26,50% e 6,41%, indicativo problemático para a região estudada. A plataforma Google Earth Engine facilitou o processamento e análise de dados em grande escala. Os resultados destacam a importância das práticas de conservação do solo sustentáveis na região. A identificação das áreas mais vulneráveis à erosão fornece informações valiosas para estratégias de manejo do solo.Soil plays a vital role in sustaining life on Earth, providing essential functions such as water storage and support for vegetation. However, degradation caused by rainfall erosion has led to fertility loss, river silting, and the transformation of fertile areas into unproductive lands. Therefore, this study aimed to assess soil loss in the Marombas River sub-basin in the year 2023. Using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), the annual soil loss rate was calculated based on various factors, including rain erosivity, soil erodibility, slope length and steepness, vegetation cover, and management practices. The data processing tool was Google Earth Engine, and the necessary data were obtained from various geospatial sources, with the ‘CHIRPS Daily’ dataset for precipitation and ‘Sentinel-2 MSI’ for obtaining the C factor through NDVI being noteworthy. The data were processed using the JavaScript language, making tasks such as obtaining the "R" and "C" factors less burdensome due to the complexity of processing or data size. The analysis showed that 42.29% of the study area has low susceptibility to erosion, while the moderate and moderate-high classes represent 26.50% and 6.41%, which is problematic for the region studied. The Google Earth Engine platform facilitated the processing and analysis of large-scale data. The results highlight the importance of sustainable soil conservation practices in the region. Identifying the areas most vulnerable to erosion provides valuable information for soil management strategies.Curitibanos, SC.ten Caten, AlexandreUniversidade Federal de Santa Catarina.Silva, Rafael Rodrigues da2023-12-08T19:53:58Z2023-12-08T19:53:58Z2023-11-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis34 p.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/252651Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2023-12-08T19:53:59Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/252651Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732023-12-08T19:53:59Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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