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http://bdta.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/3140
Title: | Uso do pacote R sits no mapeamento de uso e cobertura da terra da Reserva Extrativista Marinha Araí-Peroba/Pa |
Advisor: | GONÇALVES, Carolina da Silva |
Authors: | BARBOSA, Mateus Trindade |
Keywords: | Reserva Extrativista Marinha (RESEX) - Araí-Peroba/Pa Geoprocessamento - Pacote R sits Unidades de conservação - Reserva Extrativista Marinha RESEX Sensoriamento remoto Geotecnologias - Uso Sistema de Informações Geográficas (SIG) |
Issue Date: | 2023 |
Publisher: | UFRA/Campus Belém |
Citation: | BARBOSA, Mateus Trindade. Uso do pacote R sits no mapeamento de uso e cobertura da terra da Reserva Extrativista Marinha Araí-Peroba/Pa. Orientadores: Carolina da Silva Gonçalves; Nelson de Almeida Gouveia. 2023. 52 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Cartográfica e de Agrimensura) - Universidade Federal Rural da Amazônia, Campus Belém, PA, 2023. |
Resumo: | A Reserva Extrativista Marinha RESEX Marinha Araí-Peroba, localizada no município de Augusto Corrêa, no estado do Pará, é uma unidade de conservação que abriga comunidades tradicionais que praticam atividades de extrativismo, agricultura e criação de animais de pequeno porte para subsistência. Com o objetivo de analisar espacialmente a cobertura da terra e a avaliação do sits na reserva para auxiliar no monitoramento e manutenção da flora local. Este trabalho gerou uma classificação do uso da terra na RESEX, através da criação de um cubo de imagens orbitais regularizadas por meio de técnicas de geoprocessamento e linguagem de programação R. Para isso, foram utilizadas imagens orbitais do sensor embarcados no satélite Sentinel Nível 2A, o amplo uso das bandas espectrais e uso dos índices espectrais (NDVI e EVI) e Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME) para auxiliarem na identificação de feições no terreno. Para a execução do trabalho, utilizou-se a criação de um cubo de imagens regularizadas e com isso, a geração de uma classificação supervisionadas, executadas no pacote R sits, implementado o software R. Com base nos dados gerados e nas análises feitas, foi observada uma quantidade considerável de áreas de transição totalizando aproximadamente 5,5% da área mapeada da Resex. O pacote R sits torna-se uma ferramenta promissora, pois traz atualizações em catálogos de imagens e algoritmos de aprendizado profundo para análise de séries temporais de imagens, além de métodos de processamento paralelo específicos para cubos de dados que garantem performance eficiente denotando um processamento flexível, com menor tempo de processamento, possibilitando análises estatísticas e espectrais para a geração do produto. Logo, as técnicas de geoprocessamento são ferramentas cruciais no auxílio na observação da terra e monitoramento ambiental e na política do REDD+ por meio do crédito de carbono. |
Abstract: | The Marine Extractive Reserve RESEX Araí-Peroba, located in the municipality of Augusto Corrêa, in the state of Pará, is a conservation unit that shelters traditional communities engaged in extractive activities, agriculture, and small animal husbandry for subsistence. With the aim of spatially analyzing land cover and the evaluation of R sits in the reserve to assist in monitoring and maintaining the local flora, this work generated a land use classification of the RESEX, through the creation of a cube of orbital images regularized by geoprocessing techniques and R programming language. To do so, orbital images from the sensor on the Sentinel satellite Level 2A were used, along with wide use of spectral bands and spectral indices (NDVI and EVI) and Linear Spectral Mixture Model (MLME) to aid in the identification of features on the ground. In order to carry out the task, the generation of a supervised classification was performed through the creation of a regularized image cube, utilizing the R sits package implemented in the R software. Based on the generated data and conducted analyses, a substantial amount of transition areas totaling approximately 5.5% of the mapped area of the RESEX was observed. The R sits package becomes a promising tool as it brings updates to image catalogs and deep learning algorithms for the analysis of time series of images, as well as specific parallel processing methods for data cubes that guarantee efficient performance, denoting flexible processing with shorter processing time, enabling statistical and spectral analyses for product generation. Therefore, geoprocessing techniques serve as significant tools in assisting land observation, environmental monitoring, and the REDD+ policy through carbon credit. |
URI: | http://bdta.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/3140 |
Appears in Collections: | TCC - ICIBE - Engenharia Cartógráfica e de Agrimensura |
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