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Tipo do documento: Tese
Título: Mapeamento digital do uso e cobertura na terra na Mata Atlântica da bacia hidrográfica do Rio Capivari do estado do Rio de Janeiro
Otros títulos: Digital mapping of land use and land cover in Atlantic Forest in the catchment area of the Capivari River of the state of Rio de Janeiro.
Autor: Silva, Liliane Garcia da
Orientador(a): Silva, Eliane Maria Ribeiro da
Primeiro coorientador: Mendonça, Bruno Araujo Furtado de
Segundo coorientador: Francelino, Márcio Rocha
Primeiro membro da banca: Silva, Eliane Maria Ribeiro da
Segundo membro da banca: Fernandes Filho, Elpidio Inacio
Terceiro membro da banca: Araújo, Emanuel José Gomes de
Quarto membro da banca: Uzêda, Mariella Carmadelli
Quinto membro da banca: Durigon, Valdemir Lúcio
Palabras clave: sensoriamento remoto;dinâmica;paisagem;remote sensing;dynamics;landscape
Área(s) do CNPq: Recursos Florestais e Engenharia Florestal
Idioma: por
Fecha de publicación: 27-feb-2018
Editorial: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Instituto de Florestas
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestais
Citación: SILVA, Liliane Garcia da. Mapeamento digital do uso e cobertura na terra na Mata Atlântica da bacia hidrográfica do Rio Capivari do estado do Rio de Janeiro. 2018. 143 f. Tese (Doutorado em Ciências Ambientais e Florestais) - Instituto de Florestas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica - RJ, 2018..
Resumen: O sensoriamento remoto sinaliza e orienta o planejamento do uso e cobertura do solo, e pode responder questões sobre a efetivação da legislação ambiental. Nesse sentido, este trabalho de tese apresenta mudanças da paisagem na vegetação natural em bioma de Mata Atlântica, na bacia hidrográfica do Rio Capivari, localizada nos municípios de Rio Bonito e Silva Jardim, no estado do Rio de Janeiro, Brasil. Foram utilizadas técnicas de sensoriamento remoto como: índices de vegetação e métodos de classificação supervisionada em imagens dos satélites Landsat 5-Thematic Mapper (TM), Landsat 8-Operational Land Imager (OLS) e RapidEye-REIS. Assim, a tese exibe três capítulos, onde o Capítulo I é intitulado por: Índices de vegetação e dinâmica da regeneração na Mata Atlântica através de série temporal de imagens dos satélites Landsat 5-TM (Thematic Mapper) e Landsat 8-OLI (Operational Land Imager), sendo calculados os índices de vegetação Normalized Difference Vegetation Index-NDVI e Soil-Adjusted Vegetation Index-SAVI a partir de produtos do Climate Data Record (CDR) Surface Reflectance para indicar os efeitos da regeneração natural tanto nas áreas das sub-bacias, e na bacia; no Capítulo II exibe o título “Áreas de preservação permanente sob panorama da legislação florestal para cenários sem e com usos consolidados, para as APPs no entorno de nascentes, áreas ripárias (rios), encostas e topos de morros em três cenários de planejamento, a Lei Federal n.º 4.771/1965 e a Resolução do Conselho Nacional de Meio Ambiente (CONAMA) n.° 303/2002, no Cenário I; o Novo Código Florestal pela Lei Federal n.º 12.651/2012, para o Cenário II; e as Leis Federais n.º 12.651/2012 e n.º 12.727/2012, no Cenário III. E por fim o Capítulo III foi denominado por: “Treinamento e o comportamento de algoritmos não-paramétricos no mapeamento do uso e cobertura da terra”. O conjunto dos dados geoespaciais do presente trabalho, possibilitou identificação da regeneração, degradação e precisão na identificação dos usos e cobertura do solo na bacia hidrográfica do Rio Capivari de forma eficaz, dos quais poderão ser utilizados como estratégias de conservação e preservação da área de estudo, bem como do bioma de Mata Atlântica.
Abstract: Remote sensing signals and guides the planning of soil cover, and answers on effective environmental legislation. In this sense, the thesis presents landscape changes in natural vegetation biome of the Atlantic Forest in the basin of Rio Capivari, located in the municipalities of Rio Bonito and Silva Jardim, in the state of Rio de Janeiro, Brazil. Remote sensing techniques were used as vegetation indices and classification methods supervised images of satellites Landsat 5 Thematic Mapper-(TM), Landsat 8-Operational Land Imager (OLS) and RapidEye-REIS. Thus, the thesis presents three chapters, where Chapter I is entitled by: vegetation indices and regeneration dynamics in the Atlantic Forest through time series of satellite images Landsat 5-TM (Thematic Mapper) and Landsat 8-OLI (Operational Land Imager), calculated vegetation indices Normalized Difference Vegetation Index-NDVI and Soil-Adjusted Vegetation Index-SAVI from Surface Reflectance Climate Data Record (CDR) products to indicate the effects of natural regeneration in both sub-basin and basin areas; Chapter II presents the title "Permanent Preservation Areas under Forestry Legislation for Scenarios with and without Consolidated Uses, for PPAs around springs, riparian areas (rivers), slopes and hillsides in three planning scenarios, Federal Law nº. 4.771/1965 and the Resolution of the National Council of the Environment (CONAMA) n.º 303/2002, in Scenario I; The New Forest Code by Federal Law 12.651 / 2012, for Scenario II; And Federal Laws nº. 12.651/2012 and nº. 12.727/2012, in Scenario III. Finally; Chapter III was called "Training and the behavior of non-parametric algorithms in the mapping of land use and land cover". The set of geospatial data of the present work allowed the identification of the regeneration, degradation and precision in the identification of the land uses and cover in the catchment area of the Capivari River effectively, of which they can be used as strategies of conservation and preservation of the study area as well as the Atlantic Forest biome.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/9339
Aparece en las colecciones:Doutorado em Ciências Ambientais e Florestais

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