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Title: Mapeamento do uso do solo e métricas da paisagem na área de proteção ambiental Triunfo do Xingu - estado do Pará.
Advisor: PAIVA, Paula Fernanda Pinheiro Ribeiro
Authors: SOUZA, Manuela Braga de
Keywords: Geoprocessamento
Unidades de Conservação
Amazônia
Issue Date: 2023-05-05
Publisher: UFRA/Campus Belém
Citation: SOUZA, Manuela Braga de. Mapeamento do uso do solo e métricas da paisagem na área de proteção ambiental Triunfo do Xingu - estado do Pará. Orientador: Paula Fernanda Pinheiro Ribeiro Paiva; Gustavo Francesco de Morais Dias. 2023. 58 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Ambiental e Energias Renováveis) - Universidade Federal Rural da Amazônia, Campus Belém, PA, 2023.
Resumo: A Amazônia é uma região que tem atraído atenção do mundo por diversos motivos, entre eles, por conter grande biodiversidade, extensa rede hidrográfica, diversidade cultural e o papel que desempenha na regulação do clima como a floresta tropical mais extensa do planeta. Dessa forma, o objetivo desta pesquisa foi uma realizar análise multitemporal do uso e cobertura do solo na Área de Proteção Ambiental Triunfo do Xingu, utilizando técnicas de Geoprocessamento e métricas de paisagens para avaliar o processo de fragmentação florestal atuante na área. Para execução deste trabalho foram desenvolvidos scripts no plataforma em nuvem Google Earth Engine, com aplicação em análises de uso e cobertura do solo com auxílio do algoritmo Random Forest no Code Editor. Para o mapeamento do uso e cobertura do solo foram utilizadas imagens do satélite Landsat-5/TM para os anos de 2001, 2006, 2011 e Landsat-8/OLI para os anos de 2016 e 2021. Neste trabalho foram mapeados as classes: Floresta, Floresta Secundária, Pastagem, Mineração, Hidrografia e Área Urbana. A validação dos mapeamentos ocorrem de duas formas uma para cálculos de uso e cobertura do solo através r.report do GRASS GIS, O cálculo das áreas de classe foi realizado com a base na classificação do arquivo raster, que realiza contagem dos pixels, onde obtém-se todos os intervalos da área em km2 e para comparação da dinâmica da paisagem foram selecionadas métricas da área de classe em (km2), porcentagem (%), número de fragmento (n) e média da área do fragmento. No entanto, a classe pastagem foi a que obteve maior crescimento percentual nesses últimos 11 anos, com aumento de aproximadamente 30%, esse aumento é em detrimento tanto das áreas de floresta quando de floresta secundária. Nas análises de caracterização e quantificação espacial da paisagem, realizada a partir de métricas, apontam aumentos nos números de fragmentos, de 1523 para 4234, de 2001 para 2006 e, entre os anos de 2011 a 2016 os números de fragmentos subiram de 5560 para 7056 em, 2021 o avanço dos fragmentos florestais cresceu para 13.833 fragmentos. Com isto, pode-se concluir, que a pastagem está avançando sobre o desflorestamentos recentes e cedendo área para vegetação em menor proporção. Destaca-se que o uso de ferramentas do geoprocessamento e sistemas de informações geográficas torna-se importante para monitoramento e controle do desmatamento ilegal por permitir aquisição de dados de forma rápida e precisa, contribuindo com dados para desenvolvimento de políticas públicas ambientais a fim de garantir manutenções dos ecossistemas, primordialmente, da Floresta Amazônica que se mantem, na atualidade, condicionadas por um cenário de extremo conflitos de interesses, envolvendo atores, articulações e conjunturas locais e globais.
Abstract: The Amazon is a region that has attracted the world’s attention for several reasons, among them, because it contains great biodiversity, extensive hydrographic network, cultural diversity and the role it plays in regulating the climate as the most extensive tropical forest on the planet. Thus, the objective of this research was to perform a multitemporal analysis of land use and cover in the Triunfo do Xingu Environmental Protection Area, using geoprocessing techniques and landscape metrics to evaluate the forest fragmentation process acting in the area. For execution of this work were developed scripts in the cloud platform Google Earth Engine, with application in analysis of land use and cover with the aid of the algorithm Random Forest in the Code Editor. For the mapping of land use and land cover, images of the Landsat-5/TM satellite were used for the years 2001, 2006, 2011 and Landsat-8/OLI for the years 2016 and 2021. In this work the classes were mapped: Forest, Secondary Forest, Pasture, Mining, Hydrography and Urban Area. The validation of the mappings occurs in two ways one for calculations of land use and cover through r. report of GRASS GIS, The calculation of the class areas was performed based on the classification of the raster file, which performs pixel counting, where all the intervals of the area in km2 and for comparison of the landscape dynamics were selected metrics of the class area in (km2), percentage (%), number of fragment (n) and average of the fragment area. However, the pasture class had the highest percentage growth in the last 11 years, with an increase of approximately 30%, this increase is to the detriment of both forest areas and secondary forest. In the analysis of characterization and spatial quantification of the landscape, performed from metrics, indicate increases in the number of fragments, from 1523 to 4234, from 2001 to 2006 and, between the years 2011 to 2016 the number of fragments rose from 5560 to 7056 in 2021 the advance of forest fragments grew to 13,833 fragments. With this, it can be concluded that the pasture is advancing on recent deforestation and yielding area to vegetation in a smaller proportion. It is noteworthy that the use of geoprocessing tools and geographic information systems becomes important for monitoring and controlling illegal deforestation by allowing data acquisition quickly and accurately, contributing with data for the development of public environmental policies to ensure the maintenance of ecosystems, primarily in the Amazon Forest, which is currently conditioned by a scenario of extreme conflicts of interest, actors, articulations and local and global conjunctures.
URI: http://bdta.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/2779
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