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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorSano, E. E.-
dc.contributor.advisorBrites, R. S.-
dc.contributor.authorCosta, S. C.R.-
dc.coverage.spatialBacia do Rio São Miguel, região do Alto São Francisco – MGpt_BR
dc.date.accessioned2019-10-09T14:38:15Z-
dc.date.available2019-10-09T14:38:15Z-
dc.date.issued2019-07-03-
dc.date.submitted2019-09-20-
dc.identifier.citationCOSTA, Samuel César Rodarte. Identificação da floresta estacional decidual na Bacia do Rio São Miguel, região do Alto São Francisco – MG. 2012. 48 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Geoprocessamento Ambiental)—Universidade de Brasília, Brasília, 2012.pt_BR
dc.identifier.urihttp://jbb.ibict.br//handle/1/1303-
dc.description.abstractAs florestas estacionais deciduais (FED) são uma fitofisionomia presente no bioma Cerrado. Elas são compostas de espécies caducifólias, que perdem até 85% das suas folhas na estação seca. A identificação desta fitofisionomia através de imagens monotemporais de satélites apresenta certas dificuldades, mas pode ser facilitada quando uma série de imagens do ciclo hidrológico ao longo do tempo é analisada. Neste estudo, foram analisadas séries de imagens multitemporais do satélite Landsat da bacia do rio São Miguel, Minas Gerais, para identificar a ocorrência de FED. Cinco imagens Landsat de maio a setembro de 2007 foram convertidas para o EVI2 (índice de vegetação realçado) e somadas uma a uma. Depois, foi executada uma classificação da imagem resultante (EVI2 acumulado) através do método de árvore de decisão. O intervalo numérico para a FED foi obtido pela análise estatística dos valores de pixels contidos na área de floresta seca delimitada em visitas à região da bacia. Aproximadamente 125 km2 (23,5% da bacia) da FED foram identificadas por este método. Os resultados mostraram eficiência deste método no mapeamento da FED na área de estudo. A FED vem sofrendo intenso desmatamento, principalmente pelo aumento da fronteira agrícola e pelo avanço da mineração.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.titleIdentificação da floresta estacional decidual na Bacia do Rio São Miguel, região do Alto São Francisco – MGpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.rights.licenseCC BY-NCpt_BR
dc.rights.holderDireitos reservados ao autor, podendo o usuário compartilhar parte da obra desde que atribua os devidos créditos. Uso proibido para fins comerciais.pt_BR
dc.description.abstractalternativeThe deciduous forests (FED) are an important type of forestlands present in the tropical savanna (Cerrado). They are composed of deciduous species that lose up to 85% of the leaves in the dry season. The identification of representative types of tropical savanna’s vegetation through monotemporal satellite images is difficult, but it may be facilitated when time series of images along the hydrological cycle are analyzed. In this study, we analyzed the time series of Landsat images from the Sao Miguel basin, Minas Gerais State, to identify FED occurrences. Five Landsat images from May to September of 2007 were converted into the EVI2 (enhanced vegetation index - two band) and summed one-by-one. After, it was executed a classification of the resultant image through decision tree method. The numeric range for the FED was obtained by statistical analysis of pixel values contained in the area of FED that was identified by the field survey in the basin region. Approximately 125 km2 (23.5% of the basin) of FED were identified by this method. The results showed an increased improvement in the FED mapping in the study area. The FED has been suffering intense deforestation, mainly by the increase of the agricultural frontier and the advance of mining.pt_BR
dc.publisher.placeBrasília - DFpt_BR
dc.subject.keywordsGeoprocessamentopt_BR
dc.subject.keywordsSensoriamento remotopt_BR
dc.subject.keywordsProcessamento de imagens - técnicas digitaispt_BR
dc.subject.keywordsFlorestaspt_BR
dc.subject.phytophysiognomyFitofisionomias do Cerrado::Formações florestaispt_BR
dc.description.sourcehttp://bdm.unb.br/handle/10483/22257pt_BR
dc.description.extent48 f., il.pt_BR
Aparece nas coleções:3.3.3 TCCs, Dissertações e Teses

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