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http://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/25094| Tipo do documento: | TCC |
| Título : | Aplicação de imagens orbitais multiespectrais na identificação de solo exposto em áreas de risco no Município do Jaboatão dos Guararapes - PE: uma análise comparativa entre CBERS-4A e LANDSAT-9 |
| Autor : | Campos, Fernanda Buarque |
| Orientador(a): | Granha, Gustavo Souto Perdigão |
| Membro da banca: | Rodrigues, Niriele Bruno;Costa, Mariana Oliveira da |
| Palabras clave : | Sensoriamento remoto;Imagens multiespectrais;Solo exposto;Deslizamentos;Áreas Vulneráveis |
| Fecha de publicación : | 17-jul-2025 |
| Citación : | BUARQUE, Fernanda. Aplicação de Imagens Orbitais Multiespectrais na Identificação de Solo Exposto em Áreas de Risco no Município do Jaboatão dos Guararapes - PE: Uma Análise Comparativa entre CBERS-4A e LANDSAT-9. 2025. 20f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Geoprocessamento, Levantamento e Interpretação de Solos). de Curso (Especialização em Geoprocessamento, Levantamento e Interpretação de Solos). Pró-reitoria de Extensão, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, 2025. |
| Resumen : | O presente trabalho teve como objetivo principal identificar e mapear áreas de risco relacionadas ao solo exposto e à ocorrência de deslizamentos no município de Jaboatão dos Guararapes, PE, utilizando imagens orbitais multiespectrais dos satélites CBERS-4A e LANDSAT-9. A metodologia adotada envolveu o pré-processamento, classificação e pós- processamento de imagens no ambiente QGIS, com a aplicação do plugin Dzetsaka para classificação não supervisionada por meio dos algoritmos K-means e Random Forest. As imagens do CBERS-4A, com resolução espacial de 2 metros, demonstraram elevado detalhamento, permitindo a identificação precisa de feições urbanas, vegetação e áreas de solo exposto. Já as imagens do LANDSAT-9, com 15 metros de resolução, apresentaram desempenho satisfatório em escalas mais amplas, sendo adequadas para o monitoramento regional. A classe de solo exposto mostrou-se concentrada em áreas de encosta, especialmente sobre a instável Formação Barreiras, destacando regiões com alta suscetibilidade a processos erosivos. A análise revelou que a integração entre dados de sensoriamento remoto, variáveis geomorfológicas, geológicas e registros pluviométricos é uma ferramenta eficiente para o planejamento urbano e a prevenção de desastres. Conclui-se que o uso de imagens orbitais multiespectrais é uma alternativa viável, acessível e estratégica para a gestão de riscos em áreas vulneráveis. |
| Abstract: | This study aimed to identify and map risk areas related to exposed soil and landslides in the municipality of Jaboatão dos Guararapes, PE, using multispectral orbital images from the CBERS-4A and LANDSAT-9 satellites. The adopted methodology involved preprocessing, classification, and post-processing of satellite images using QGIS software and the Dzetsaka plugin, applying unsupervised classification through K-means and Random Forest algorithms. CBERS-4A images, with 2-meter spatial resolution, allowed for high-detail identification of urban areas, vegetation, and exposed soil. LANDSAT-9 images, with 15-meter resolution, were more suitable for broader-scale regional monitoring. The exposed soil class was mainly concentrated on slopes, particularly over the unstable Barreiras Formation, indicating areas highly susceptible to erosion processes. The analysis revealed that integrating remote sensing data with geomorphological variables and rainfall records is an efficient tool for urban planning and disaster prevention. The study concludes that multispectral satellite imagery is a viable, accessible, and strategic alternative for risk management in vulnerable areas. |
| URI : | http://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/25094 |
| Aparece en las colecciones: | TCCs do Curso de Especialização em Geoprocessamento, Levantamento e Interpretação de Solos |
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Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| Fernanda Buarque Campos TCC Unisolos_UFRRJ 30.julho.25.pdf | 1,8 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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