Remote Sensing data use inmonitoring of deterioration of vegetable coveragec ounty Garanhuns-PE

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Carlos Eduardo Santos de
Data de Publicação: 2015
Outros Autores: Gomes, Daniel Dantas Moreira, Morais, Rafael Dantas de, Costa, Samuel Othon de Souza, Santos, Ezequiel de Melo
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Eletrônica em Gestão Educação e Tecnologia Ambiental (REGET)
Texto Completo: https://periodicos.ufsm.br/reget/article/view/15550
Resumo: This research aimed to make a multi-temporal analysis of vegetation cover in the municipality of Garanhuns-PE, in times dating back to 1990, 2000 and 2010, showing the gradual removal of vegetation for pastures and urban expansion, for this analysis was taken as parameters calculations NDVI-(Index Normalized Difference Vegetation) are spectral transformations, resulting remote sensing TM / LANDSAT 5 in ArcGis 10.2.2 computing environment. The NDVI images were classified into four classes, they are: dense vegetation, sparse vegetation, undergrowth and no vegetation, through this classification was possible to quantify the degraded areas of vegetation cover classified as dense vegetation, dense vegetation in 1990 corresponded to an area of 26.9406 Km², and a percentage of 6%, in 2010 the dense vegetation decreased by 6%, getting only 0% of its dense vegetation, corresponding to an area of 2,052 km², the class named as sparse vegetation, had in 1990 an area of 297.9594 Km², corresponding to a percentage of 65%, since the last year of analysis these numbers increase to an area of 355,7592Km², corresponding to 78%.
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spelling Remote Sensing data use inmonitoring of deterioration of vegetable coveragec ounty Garanhuns-PEUtilização de dados de Sensoriamento Remotono monitoramento da degradação da cobertura vegetal do Município de Garanhuns-PEAnálise ComparativaSensoriamento RemotoVegetaçãoNDVI.This research aimed to make a multi-temporal analysis of vegetation cover in the municipality of Garanhuns-PE, in times dating back to 1990, 2000 and 2010, showing the gradual removal of vegetation for pastures and urban expansion, for this analysis was taken as parameters calculations NDVI-(Index Normalized Difference Vegetation) are spectral transformations, resulting remote sensing TM / LANDSAT 5 in ArcGis 10.2.2 computing environment. The NDVI images were classified into four classes, they are: dense vegetation, sparse vegetation, undergrowth and no vegetation, through this classification was possible to quantify the degraded areas of vegetation cover classified as dense vegetation, dense vegetation in 1990 corresponded to an area of 26.9406 Km², and a percentage of 6%, in 2010 the dense vegetation decreased by 6%, getting only 0% of its dense vegetation, corresponding to an area of 2,052 km², the class named as sparse vegetation, had in 1990 an area of 297.9594 Km², corresponding to a percentage of 65%, since the last year of analysis these numbers increase to an area of 355,7592Km², corresponding to 78%.A presente pesquisa teve como objetivo fazer uma análise multitemporal da cobertura vegetal do município de Garanhuns-PE, em épocas que datam de 1990, 2000 e 2010, mostrando a paulatina retirada da vegetação para pastos e expansão urbana, para esta análise foi tomado como parâmetros os cálculos de NDVI - (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) que são transformações espectrais, advindas do sensor remoto TM/LANDSAT 5, em ambiente computacional ArcGis 10.2.2. As imagens de NDVI foram classificadas em quatro classes, são elas: vegetação densa, vegetação esparsa, vegetação rala e ausência de vegetação, por meio desta classificação foi possível quantificar às áreas degradadas da cobertura vegetal classificada como vegetação densa, em 1990 a vegetação densa correspondia a uma área de 26,9406 Km², e, um percentual de 6%, já em 2010 a vegetação densa teve um decréscimo de 6%, obtendo apenas 0% de sua vegetação densa, correspondendo a uma área de 2,052 Km², a classe denominada como vegetação rala, teve em 1990 uma área de  297,9594 Km², correspondendo a um percentual de 65%, já no último ano de análise esses números aumentam para uma área de 355,7592Km², correspondendo a 78%. Universidade Federal de Santa Maria2015-04-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.ufsm.br/reget/article/view/1555010.5902/2236117015550Revista Eletrônica em Gestão, Educação e Tecnologia Ambiental; REGET, V. 19, N. 2, MAY-AUG., 2015; 923-935Revista Eletrônica em Gestão, Educação e Tecnologia Ambiental; REGET, V. 19, N. 2, MAIO-AGO., 2015; 923-9352236-11702236-1170reponame:Revista Eletrônica em Gestão Educação e Tecnologia Ambiental (REGET)instname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSMporhttps://periodicos.ufsm.br/reget/article/view/15550/pdfhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessLima, Carlos Eduardo Santos deGomes, Daniel Dantas MoreiraMorais, Rafael Dantas deCosta, Samuel Othon de SouzaSantos, Ezequiel de Melo2022-09-12T17:04:47Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/15550Revistahttps://periodicos.ufsm.br/regetPUBhttps://periodicos.ufsm.br/reget/oaimarcelobdarosa@gmail.com||reget.ufsm@gmail.com2236-11702236-1170opendoar:2022-09-12T17:04:47Revista Eletrônica em Gestão Educação e Tecnologia Ambiental (REGET) - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false
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