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Aplicação do sensoriamento remoto para determinação da evolução da mata nativa da bacia hidrográfica do Rio Forqueta - RS, entre 1985 e 1995

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Aplicação do sensoriamento remoto para determinação da evolução da mata nativa da bacia hidrográfica do Rio Forqueta - RS, entre 1985 e 1995

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Título Aplicação do sensoriamento remoto para determinação da evolução da mata nativa da bacia hidrográfica do Rio Forqueta - RS, entre 1985 e 1995
Outro título Application of remote sensing for evolution determination of native forest watershed of forqueta river - rs, between 1985 and 1995
Autor Rempel, Claudete
Orientador Suertegaray, Dirce Maria Antunes
Data 2000
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia. Curso de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto.
Assunto Desmatamento : Mata nativa
Sensoriamento remoto
Vegetação : Bacia hidrográfica : Forqueta, Rio (RS)
Resumo O conhecimento atualizado da cobertura vegetal de bacias hidrográficas é importante para o estudo de processos ecológicos como por exemplo, deslocamento de espécies ou erosão do solo. Uma forma de estimar esta informação é através de técnicas de sensoriamento remoto, especialmente em países em desenvolvimento, onde a cobertura vegetal de aerofotogrametria está desatualizada. A demonstração de que o Sensoriamento Remoto é uma ferramenta para verificação da quantidade de mata nativa existente na Bacia Hidrográfica do Rio Forqueta, bem como a análise do processo de desmatamento da mata no período de 1985 a 1995 constituem o foco central do presente trabalho. A área a ser pesquisada encontra-se inserida entre as latitudes 29º30´ e 28º49´S e as longitudes 52º00´ e 52º45´W no nordeste do estado do Rio Grande do Sul, na região denominada Encosta da Serra Geral. As etapas a serem seguidas para a construção desta análise são: 1ª etapa: Classificação das áreas (classes) de vegetação e uso do solo em campo. Esta etapa seguirá a metodologia proposta por Jasper, A. e Feldens, L. (1999). Foram escolhidas, para a classificação supervisionada, feições de mata nativa original (decidual e ombrófila mista), vegetação nativa secundária em estágio primário, florestas artificiais, campo e área de plantio. 2ª etapa: Análise temporal das imagens com classificação digital não supervisionada - Isodata - e supervisionada - Máxima Verossimilhança Gaussiana - das imagens LANDSAT 345 de outubro de 1995 e maio de 1985, utilizando o programa IDRISI, além da quantificação das diferentes classes para as duas datas, visando a comprovação dos dados levantados em campo e a indicação do grau de desmatamento da área em estudo.
Abstract The modern knowledge about the vegetal cover of the hydrographic basins is very important to study ecological processes as, displacenment of the species or soil erosion. A way estimate this information is througu sensorial remote techniques, mainly in developing countries where the aerophotogrametry of is arachaic. The evidence that the remote rensing is a good proxy to confirm the amount of original forest in the Hydrographic Basin of the Forqueta River, as well as the analysis of the deforestation process through 1985-1995, are the focus of the present research. The study area lies between the latitudes 19º30´ and 28º49´S and the longitudes 52º00´ and 52º45´W on the nrotheast Rio Grande do Sul State, in the region called Encosta da Serra Geral. The steps that are being followed in order to develop this analysis are: 1nd stage: Classification of the vegetation areas (categories) and use of the soil in the field. This stage follows the methodology proposed by Jasper, A. and Feldens, L. (1999). There were selected, for the supervised classification, original native forest features (decidual and mixed ombrófila wood), native secondary vegetation in primary stage, artificial forests, field and farming area. 2nd stage: Temporal analysis of the images with a no supervised digital ranking - Isodata - and supervised - Gaussiana Maximum Verisimilitude - of the images LANDSAT 345 of October, 1995 and May 195, using the IDRISI Program, besides the quantification of the different categories for the two dates, to support the surveyed data and the deforestation index of the study area.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/11232
Arquivos Descrição Formato
000294564.pdf (5.865Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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