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Título: Detecção de mudanças com expansão da agropecuária no extremo oeste baiano : uma análise de séries temporais do período de 1984 a 2022
Autor(es): Albuquerque, Vitoria de Azevedo
Orientador(es): Baptista, Gustavo Macedo de Mello
Assunto: Sensoriamento remoto
Agropecuária
Data de apresentação: 17-Jul-2023
Data de publicação: 2-Ago-2024
Referência: ALBUQUERQUE, Vitoria de Azevedo. Detecção de mudanças com expansão da agropecuária no extremo oeste baiano: uma análise de séries temporais do período de 1984 a 2022. 2023. 39 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Ambientais) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Resumo: O Oeste Baiano tem como sua principal a􀆟vidade econômica a agropecuária, que o torna um dos principais polos agrícolas e agroindustriais do Brasil. Por ser uma região extensa, as tecnologias advindas do sensoriamento remoto podem ser extremamente úteis para a detecção de mudanças ocorridas na região. Ao analisar a composição espectral de uma cena observada, composta por vários alvos, este trabalho tem como obje􀆟vo de testar a metodologia do Modelo Linear de Mistura Espectral, por meio das imagens das séries temporais na região. Foram u􀆟lizadas imagens do Landsat 5 e 8, referentes ao período de 1984 a 2022. Inicialmente, realizouse o método de pré-processamento, que consis􀆟u na correção radiométrica e na fusão das bandas das imagens. Em seguida, o processamento foi realizado por meio do modelo linear de mistura espectral. Por fim, o método de classificação se deu pela subtração de imagens mais recentes em relação às mais an􀆟gas e pela coloração das classes iden􀆟ficadas. Através das etapas de pré-processamento, processamento e classificação realizadas em todas as imagens, foi possível observar as mudanças no uso do solo e o crescimento exponencial da agropecuária na região. Os resultados demonstraram um aumento de aproximadamente 165.000 hectares nas áreas com solo exposto, como pastagens e cul􀆟vos não irrigados entre 1984 e 2022, enquanto as áreas com irrigação mais intensa e vegetação representaram 24.576 hectares. A metodologia u􀆟lizada mostrou-se eficaz na classificação, iden􀆟ficação de mudanças e determinação da área de expansão entre duas datas. No entanto, apresentou limitações na comparação e obtenção das áreas de expansão ao longo das séries temporais.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Instituto de Ciências Biológicas, Instituto de Química, Faculdade de Administração, Contabilidade, Economia, Departamento de Economia, Centro de Desenvolvimento Sustentável, 2023.
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