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Biosci. j. (Online) ; 35(4): 1033-1042, july/aug. 2019. ilus, tab
Article in English | LILACS | ID: biblio-1048812

ABSTRACT

The objective of this study was to evaluate the space-time dynamics of the soil use and occupation of the Rio Roncador river basin between 1985 and 2010. The scenes were classified by two methods (partially unsupervised - K-Means and supervised - Maximum likelihood), the Thematic Mapper sensor products on the LANDSAT 5 orbital platform were used for both images of a 25-year time series (1985 to 2000). In order to measure the accuracy of the field the computer application Google Earth was used, in which nine classes (urban area, agricultural area, pasture, exposed soil, native forest, secondary vegetation, mangrove, altitude field and water) were collected. A multiple linear regression was performed, correlating the Normalized Difference Vegetation Index - mean NDVI (dependent variable) with the independent climatic variables (global solar radiation - MJm-2day-1, average air temperature - °C, relative humidity -%, evapotranspiration - mm d-1, and rain - mm). According to the general classification by Kappa parameter of the images for 2005 and 2010, they were identified as very good (68% and 74%). These results confirm that the Roncador River Basin is undergoing transformation in its landscape, with an average reduction of -49% in native vegetation areas due to the increase in urban areas (25%) and agriculture (31%). The statistical analysis showed that rainfall and air temperature were the only variables that presented significant sigma (0.04) and (0.02). The obtained coefficient of determination indicated that 47% of the variations of the "vegetation index" are explained by the environmental variables.


O objetivo deste estudo foi de analisar espaço-temporalmente a dinâmica do uso e ocupação do solo da bacia hidrográfica do Rio Roncador, localizada no município de Magé no Estado do Rio de Janeiro, entre os anos de 1985 a 2010. As cenas foram classificadas por dois métodos (parcialmente nãosupervisionada ­ K-Means e supervisionada ­ Máxima Verossimilhança), para ambos foram utilizados os produtos abordo da plataforma orbital LANDSAT 5 do sensor Thematic Mapper, para as imagens de uma sérietemporal de 25 anos (1985 a 2000). Para a aferição como verdade de campo utilizou-se se o aplicativo computacional Google Earth, no qual foram coletadas nove classes (área urbana, área agrícola, pastagem, solo exposto, floresta nativa, vegetação secundária, manguezal, campo de altitude e água). Foi feita uma regressão linear múltipla, correlacionando o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada - NDVI médio (variável dependente) com as variáveis climáticas independentes (radiação solar global - MJm-2dia-1, temperatura média do ar - °C, umidade relativa do ar - %, evapotranspiração ­ mm d-1, e chuva - mm). Segundo a classificação geral pelo parâmetro Kappa das imagens para os anos de 2005 e 2010 estas foram identificadas como muito bom (68% e 74%). Estes resultados comprovam que a Bacia Hidrográfica do Rio Roncador está passando por transformação em sua paisagem, com redução média de (-49%) das áreas de vegetação nativa por aumento de áreas como urbana (25%) e agricultura (31%). A análise estatística evidenciou que a variável climática chuva e temperatura do ar foram às únicas que apresentaram sigma significativo (0.04) e (0.02), a regressão múltipla com R2 de 0.47, que significa que 47% das variações do "índice de vegetação" são explicados pelas variáveis ambientais.


Subject(s)
Image Processing, Computer-Assisted , Hydrographic Basins , Spatio-Temporal Analysis , Climate Change , Soil Analysis
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