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UTILIZAÇÃO DO ALGORITMO LANDTRENDR PARA ANÁLISE DA DINÂMICA DOS MANGUEZAIS DE FUNDO DA BAÍA DE GUANABARA
Sant'anna, Igor Tostes de | Publicado en: 2022
Resumen
O ecossistema manguezal é um importante ecossistema transicional oceano-continente, com funções ecológicas, econômicas e culturais. O estudo deste ecossistema é de fundamental importância para sua preservação e consequente manutenção de suas funções. Dito isso, a utilização das geotecnologias, como por exemplo o Sensoriamento Remoto se torna uma importante ferramenta para estudos ambientais, especialmente ao se trabalhar com detecção de mudanças de uso e cobertura do solo. A evolução das geotecnologias e consequentemente do Sensoriamento Remoto, faz com que atualmente cada vez mais possibilidades e ferramentas estejam disponíveis para auxiliar no monitoramento ambiental de mudanças de cobertura do solo. Deste modo, o cerne deste trabalho é identificar espacial e temporalmente as modificações ocorridas nos manguezais de fundo da Baía de Guanabara, localizados na APA de Guapimirim, uma região muito afetada pela pressão antrópica, utilizando-se do algoritmo LandTrendr no Google Earth Engine, algoritmo que é baseado em pixels e realiza a detecção de mudanças a partir da análise de trajetória evolutiva temporal e espectral e avaliar o uso deste algoritmo para estudos de florestas de manguezal. Os resultados obtidos apresentam ganho e perda de vegetação ocorrendo de forma rápida, indicando certa capacidade de regeneração dos manguezais da região. Outra importante informação, é a efetividade da criação das Unidades de Conservação na proteção e manutenção dos manguezais da baía de Guanabara. Com os resultados obtidos também foi possível analisar o algoritmo LandTrendr, que se mostrou muito promissor em sua aplicação para estudos de manguezais.
[Texto sem Formatação]
Tipo de documento
Trabalho de conclusão de curso
Fuente
Sant'anna, Igor Tostes de. Utilização do algoritmo LandTrendr para análise da dinâmica dos manguezais de fundo da Baía de Guanabara. 2022. 75f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Geografia) - Instituto de Geociências, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2022.
Sujeta/Sujeto(s)
Manguezal
Sensoriamento Remoto
LandTrendr
Google Earth Engine
Manguezal
Sensoriamento remoto
LandTrendr
Baía de Guanabara
Mangrove
Remote sensing
LandTrendr
Google Earth Engine
 
URI
http://app.uff.br/riuff/handle/1/25025
Término de licencia
CC-BY-SA
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