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Title: Análise da dinâmica do uso e cobertura da terra nas áreas desflorestadas do estado do Pará por meio da plataforma Google Earth Engine
Advisor: MACIEL, Maria de Nazaré Martins
Authors: VALE, Jones Remo Barbosa
Keywords: Desflorestamento - Pará
Uso e Cobertura da Terra - Monitoramento
Google Earth Engine
Issue Date: 2019
Publisher: UFRA / Campus Belém (PA)
Citation: VALE, Jones Remo Barbosa. Análise da dinâmica do uso e cobertura da terra nas áreas desflorestadas do estado do Pará por meio da plataforma Google Earth Engine. Orientador: Maria de Nazaré Martins Maciel. 2019. 69 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Cartográfica e Agrimensura) – Universidade Federal Rural da Amazônia, Campus Belém, PA, 2019.
Resumo: A Floresta Amazônica tem passado por intensos processos de mudanças no uso e cobertura da Terra nos últimos anos, principalmente, por incentivos de políticas de ocupação territorial e questões macroeconômicas envolvendo a exploração madeireira, a pecuária e os cultivos agrícolas. Dentre os Estados que compõe a Amazônia Legal Brasileira, o Estado do Pará foi o que mais contribuiu para o desflorestamento da Floresta Amazônica com 148.399 km² de áreas desmatadas até o ano de 2018. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi avaliar a dinâmica do uso e cobertura da Terra das áreas desflorestadas do Estado do Pará entre os anos de 1988 e 2018 por meio da plataforma Google Earth Engine (GEE). Para a execução deste trabalho foram desenvolvidos scripts na linguagem de programação JavaScript com aplicação dos índices espectrais (de vegetação e de água) e do algoritmo Random Forest no Code Editor do GEE. Para o mapeamento do uso e cobertura da Terra foram utilizadas imagens do satélite Landsat-5/TM do ano de 1988, 1998 e 2008, e imagem do satélite Landsat-8/OLI-TIRS do ano de 2018. Neste trabalho foram mapeadas as classes: Agricultura, Floresta, Hidrografia, Outros, Pastagem e Vegetação Secundária. A validação dos mapeamentos ocorreu com análise da matriz de contingência a fim de se verificar a eficácia e os erros (de inclusão e omissão), assim a acurácia pode ser obtida por meio dos coeficientes de concordância (Exatidão Global, Índice Kappa e Tau) e trabalhos de campo. Entre os anos de 1988 e 2018 houve um desflorestamento de aproximadamente 139.970,65 km², dos quais 48,3% tornaram- se pastagem, 28,2% vegetação secundária, 22,6% outros e 0,9% agricultura. No entanto, a classe agricultura foi a que obteve maior crescimento percentual nesses últimos trinta anos, com aumento de 674,1%, enquanto que pastagem e vegetação secundária obtiveram ganhos de 165,3% e 192,4%, respectivamente. Com isto pode-se concluir que a pastagem está avançando sobre os desflorestamentos recentes e cedendo área para agricultura em menor proporção. Em relação à acurácia dos dados os mapeamentos obtiveram bons resultados com precisões de 89,8% a 94,8% e tendo classificações consideradas muito boas de acordo com os resultados dos Índices Kappa e Tau. Destaca-se que o GEE vem ser uma importante ferramenta no monitoramento e controle do desmatamento ilegal por permitir aquisição de dados de forma rápida e segura, contribuindo com dados para desenvolvimento de políticas públicas ambientais a fim de garantir a manutenção dos ecossistemas, principalmente, da Floresta Amazônica que se mantêm, até os dias atuais, condicionadas por um cenário de extremo conflito de interesses, envolvendo atores, articulações e conjunturas locais a globais.
Abstract: The Amazon Forest has suffered intense changes in the use and coverage of the Earth in recent years, mainly due to the incentives of territorial occupation policies and macroeconomic issues involving logging, livestock and agricultural crops. Among the States that make up the Brazilian Legal Amazon, the State of Pará contributed the most to the deforestation of the Amazon Forest with 148.399 km² of deforested areas until the year 2018. Thus, the objective of this work was to evaluate the dynamics of the use and land cover of the deforested areas of the State of Pará between 1988 and 2018 through the Google Earth Engine (GEE) platform. For the execution of this work, scripts were developed in the JavaScript programming language with application of the spectral indexes (vegetation and water) and the Random Forest algorithm in the GEE Code Editor. The Landsat-5/TM satellite images of the year 1988, 1998 and 2008 and the Landsat-8/OLI-TIRS satellite image of the year 2018 were used for mapping the land use and land cover. In this work we have mapped the classes: Agriculture, Forest, Hydrography, Others, Pasture and Secondary Vegetation. The validation of the mappings occurred with the analysis of the contingency matrix in order to verify the efficacy and the errors (of inclusion and omission), so the accuracy can be obtained through the coefficients of agreement (Global Accuracy, Kappa and Tau Index) and fieldwork. Between 1988 and 2018 there was deforestation of approximately 139.970,65 km², of which 48.3% became pasture, 28,2% were secondary vegetation, 22,6% were other, and 0,9% were agriculture. However, the agriculture class was the one that obtained the highest percentage growth in the last thirty years, with an increase of 674,1%, while pasture and secondary vegetation obtained gains of 165,3% and 192,4%, respectively. With this we can conclude that pasture is advancing on recent deforestation and yielding area for agriculture to a lesser extent. In relation to the accuracy of the data, the mappings obtained good results with precision from 89,8% to 94,8%, with ratings considered to be very good according to the results of the Kappa and Tau indices. It is worth noting that GEE is an important tool in the monitoring and control of illegal deforestation because it allows data acquisition in a fast and safe way, contributing with data for the development of public environmental policies in order to guarantee the maintenance of ecosystems, Amazonian Forest that remain, until the present day, conditioned by a scenario of extreme conflict of interests, involving actors, articulations and local to global conjunctures.
URI: bdta.ufra.edu.br/jspui//handle/123456789/654
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