dc.creator | Alba, Elisiane | |
dc.date.accessioned | 2021-04-27T13:06:57Z | |
dc.date.available | 2021-04-27T13:06:57Z | |
dc.date.issued | 2019-12-18 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/20707 | |
dc.description.abstract | The effects of climate changes influence in different scale, necessitating meansures aimed at reducing of emission of polluting gases, as well as meansures mitigating for this problem. In this context, the albedo determines the fraction of incident solar radiation that returns to the atmosphere and therefore corresponds to a key parameter in the radiant energy budget of the earth. The aim of this study was to investigate the influence of forest cover on surface albedo variations in areas of the Atlantic Forest biome during the period from 1987 to 2017. In addition, using spatial data and new data processing technologies to identify land cover physiognomies and their relationship to surface albedo. The albedo was obtained by the Surface Energy Balance Algorithm for Land method, while the land use and land cover mapping was performed by the Maxver classifier algorithm, and four thematic classes were identified. Finally, albedo was crossed with thematic classes identifying the variation of albedo as a function of changes in land cover. Machine learning algorithms were used to identify different stands in the study area, which were also associated with albedo variation. Albedo modifications were identified by trend analysis considering a 30-year time series obtained from TM/Landsat 5 and OLI/Landsat 8 images in the summer period. The influence of forest cover on albedo was related through the normalized difference vegetation index. Surface albedo ranged from 6 to 22%, with 1987 concentrating higher albedo values than 2017, due to the lower vegetation concentration. The Support Vector Machine (SVM) algorithm presented the best results in forest stand identification, however, it did not differ significantly from the Artificial Neural Networks (ANN) algorithm. The stands of coniferous species presented lower albedo than the hardwood species. Implementation of forest cover reduced albedo by approximately 60%, while changes in the structure of this cover resulted in an increase of approximately 20% in albedo values. Thus, the study demonstrates that the native forest cover of the Atlantic Forest biome, as well as the forest stands have a large participation in the energy balance, being important for the local and regional microclimate maintenance. Albedo, in turn, is a potential variable applied in the study of several structural parameters in forest cover. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Linguagem R | por |
dc.subject | Análise de tendência | por |
dc.subject | Mata Atlântica | por |
dc.subject | R linguage | eng |
dc.subject | Trend analysis | eng |
dc.title | Influência e análise da cobertura florestal na modificação do albedo com o uso de inteligência artificial e sensoriamento remoto | por |
dc.title.alternative | Influence and analysis of forest coverage in albedo modification with the use of artificial intelligence and remote sensing | eng |
dc.type | Tese | por |
dc.description.resumo | Os efeitos das mudanças climáticas influenciam em diferentes escalas, necessitando medidas que visem a redução da emissão de gases poluentes, assim como de medidas mitigatórias para esse problema. Nesse contexto, o albedo determina a fração da radiação solar incidente que retorna para a atmosfera e, portanto, corresponde a um parâmetro chave no orçamento de energia radiante da terra. O objetivo deste estudo foi investigar a influência da cobertura florestal nas variações do albedo de superfície em áreas do bioma Mata Atlântica durante o período de 1987 a 2017. Aliado a isso, utilizar dados espaciais e novas tecnologias de processamento de dados para a identificação de fisionomias da cobertura terrestre, bem como a relação destas com o albedo de superfície. O albedo foi obtido por meio do método de Surface Energy Balance Algorithm for Land, enquanto que o mapeamento do uso e cobertura da terra foi realizado pelo algoritmo classificador Maxver sendo identificado quatro classes temáticas. Por fim, realizou-se o cruzamento do albedo com as classes temáticas identificando o seu comportamento em função das mudanças na cobertura da terra. Algoritmos de aprendizado de máquina foram utilizados na identificação dos diferentes povoamentos florestais presentes na área de estudo, os quais também foram associados à variação do albedo. As modificações do albedo foram identificadas por meio da análise de tendência considerando uma série temporal de 30 anos obtidas a partir de imagens TM/Landsat 5 e OLI/Landsat 8 no período de verão. A influência da cobertura florestal no albedo foi estabelecida por meio do índice de vegetação de diferença normalizada. O albedo de superfície variou de 6 a 22%, sendo que o ano de 1987 concentrou valores à 2017, em decorrência da menor concentração de vegetação. O algoritmo Support Vector Machine (SVM) foi o que apresentou melhores resultados na identificação dos povoamentos florestais, no entanto, não diferiu significativamente do algoritmo Artificial Neural Networks (ANN). Os povoamentos de espécies de coníferas apresentaram albedo inferior à espécie de folhosa. Observou-se que a implantação da cobertura florestal reduziu o albedo em aproximadamente 60%, enquanto que mudanças na estrutura dessa cobertura resultou em um aumento de aproximadamente 20% nos valores de albedo. Desse modo, o estudo demonstrou que a cobertura florestal nativa do bioma Mata Atlântica, bem como os povoamentos florestais apresentam grande participação no balanço de energia, sendo importantes para a manutenção microclimática local e regional. O albedo por sua vez, apresenta-se como uma potencial variável a ser utilizada no estudo de diversos parâmetros estruturais na cobertura florestal. | por |
dc.contributor.advisor1 | Pereira, Rudiney Soares | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9479801378014588 | por |
dc.contributor.referee1 | Padilha, Damáris Gonçalves | |
dc.contributor.referee2 | Silva, Emanuel Araújo | |
dc.contributor.referee3 | Marangon, Gabriel Paes | |
dc.contributor.referee4 | Kurtz, Silvia Margareti de Juli Morais | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/1465154212352591 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Recursos Florestais e Engenharia Florestal | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Rurais | por |