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https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/15912| Tipo de Documento: | Monografia |
| Título: | 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 |
| Autor(es): | Leite, Igor Vieira |
| Data do documento: | 13-Dez-2021 |
| Orientador: | Almeida, André Quintão |
| Resumo: | A 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. |
| Palavras-chave: | Engenharia agrícola Agricultura Random Forest Google Earth Engine (GEE) LULC Caatinga |
| área CNPQ: | CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA::ENGENHARIA DE PROCESSAMENTO DE PRODUTOS AGRICOLAS |
| Idioma: | por |
| Sigla da Instituição: | Universidade Federal de Sergipe |
| Departamento: | DEAGRI - Departamento de Engenharia Agrícola – São Cristóvão –Presencial |
| Citação: | 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 |
| URI: | http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/15912 |
| Aparece nas coleções: | Engenharia Florestal |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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