Influência e análise da cobertura florestal na modificação do albedo com o uso de inteligência artificial e sensoriamento remoto
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Data
2019-12-18Primeiro membro da banca
Padilha, Damáris Gonçalves
Segundo membro da banca
Silva, Emanuel Araújo
Terceiro membro da banca
Marangon, Gabriel Paes
Quarto membro da banca
Kurtz, Silvia Margareti de Juli Morais
Metadata
Mostrar registro completoResumo
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.
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