???item.export.label??? ???item.export.type.endnote??? ???item.export.type.bibtex???

Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7003
???metadata.dc.type???: Dissertação
Title: Monitoramento ambiental: estudo de caso no distrito agropecuário da SUFRAMA, Manaus-AM
???metadata.dc.creator???: Gama, Cleiton dos Santos 
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Santos, Joaquim dos
First advisor-co: Silva, Suzy Cristina Pedroza da
Second Advisor-co: Mendonça, André Luiz Alencar de
???metadata.dc.contributor.referee1???: Lopes, Rosana Barbosa de Castro
???metadata.dc.contributor.referee2???: Rodríguez Tello, Júlio César
???metadata.dc.description.resumo???: As modificações causadas pelo homem sobre a paisagem vêm sendo pesquisadas de forma ampla por meio do uso das técnicas de sensoriamento remoto e Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Por isso, o mapeamento de uso da terra e cobertura vegetal contribui para um planejamento ambiental com ações voltadas para combater, principalmente o desflorestamento e as queimadas. O objetivo dessa pesquisa foi analisar a dinâmica do desflorestamento do ramal ZF-1 e ZF-2, no período de 1999 a 2018 com uso de ferramentas de geoprocessamento e apresentar o quadro atual socioeconômico dos ramais inserido no Distrito Agropecuário da SUFRAMA. Para extrair informações desses ramais foram coletadas imagens orbitais empregando uma série de técnicas Processamento Digital de Imagens que englobam três etapas principais: pré-processamento, técnica de realce de imagem e técnicas de segmentação e classificação de imagens. A metodologia da pesquisa consistiu em avaliar o desempenho de classificadores não supervisionados, supervisionados e baseados por regiões. Foram definidas seis classes temáticas relacionadas à floresta primaria, floresta secundária, área antropizada, água, nuvens e sombra. Para avaliar o desempenho dos classificadores foi utilizada imagens do satélite Planet Scope com resolução de 3 metros. A partir desse procedimento, foi possível avaliar a acurácia dos resultados com índice Kappa. Os resultados apontaram melhor desempenho para o classificador baseado por regiões com o algoritmo Máximo Verossimilhança para o mapeamento da região. Quando ao levantamento atual socioeconômico dos ramais apresentou-se um agravante no estado social das pessoas que ali vivem, sem nenhum tipo de assistência; péssima infraestrutura para produção agrícola e os conflitos fundiários potencializam cada vez mais aberturas de novas áreas contribuindo para o aumento da taxa do desflorestamento. A análise multitemporal do desflorestamento da área pesquisada apresentou alterações em sua cobertura florestal que são influenciadas, diretamente, por fatores antrópicos, devido à falta de controle e monitoramento da ocupação da área do estudo.
Abstract: Man-made landscape modifications have been extensively researched through the use of remote sensing techniques and Geographic Information Systems (GIS). Therefore, the mapping of land use and coverage contributes to environmental planning with actions aimed at combating, mainly deforestation and forest fires. The objective of this research was to analyze the dynamics of the deforestation of the branch ZF1 and ZF2, from 1999 to 2018 with the use of geoprocessing tools and present the current socioeconomic profile of the branches inserted in the Agricultural District of SUFRAMA. In order to extract information from these extensions, orbital images were collected using a series of Digital Image Processing techniques that encompass three main steps: preprocessing, image enhancement technique, and image classification and segmentation techniques. The research methodology consisted in evaluating the performance of unsupervised, supervised and regionally based classifiers. Six thematic classes were defined related to primary forest, secondary forest, anthropic area, water, clouds and shade. To evaluate the performance of the classifiers, we used images from the Planet Scope satellite with a resolution of 3 meters. From this procedure, it was possible to evaluate the accuracy of the results with Kappa index. The results showed better performance for the region - based classifier with the Maximum Likelihood algorithm for mapping the region. When the current socioeconomic survey of the branches showed the aggravating social status of the people who live there, without any assistance; poor infrastructure for agricultural production and land conflicts increasingly open up new areas, contributing to the increasing rate of deforestation. The multitemporal analysis of the deforestation of the researched area presented changes in its forest cover that are directly influenced by anthropic factors due to the lack of control and monitoring of the occupation of the study area.
Keywords: Monitoramento ambiental
Desflorestamento
Distrito agropecuário - SUFRAMA
Levantamento socioeconômico
???metadata.dc.subject.cnpq???: CIÊNCIAS AGRÁRIAS: RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL: CONSERVAÇÃO DA NATUREZA
Language: por
???metadata.dc.publisher.country???: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Amazonas
???metadata.dc.publisher.initials???: UFAM
???metadata.dc.publisher.department???: Faculdade de Ciências Agrárias
???metadata.dc.publisher.program???: Programa de Pós-graduação em Ciências Florestais e Ambientais
Citation: GAMA, Cleiton dos Santos. Monitoramento ambiental: estudo de caso no distrito agropecuário da SUFRAMA, Manaus-AM. 2019. 123 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais e Ambientais) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2019.
???metadata.dc.rights???: Acesso Aberto
???metadata.dc.rights.uri???: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
URI: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7003
Issue Date: 30-Jan-2019
Appears in Collections:Mestrado em Ciências Florestais e Ambientais

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Dissertação_CleitonGama_PPGCIFA.pdf7.39 MBAdobe PDFThumbnail

Download/Open Preview


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons