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Tipo do documento: TCC
Title: Análise multitemporal do uso e cobertura do solo no município do Rio de Janeiro entre os anos de 2016 e 2021
Authors: Rodrigues, Thiago Pereira
Mendonça, Bruno Araujo Furtado de
Mendonça, Bruno Araujo Furtado de;Araújo, Emanuel José Gomes de;Moster, Claudia
Keywords: Classificação supervisionada;Random Forest;Imagens Planet
Issue Date: 13-Dec-2021
Citation: RODRIGUES, Thiago Pereira. Análise multitemporal do uso e cobertura do solo no município do Rio de Janeiro entre os anos de 2016 e 2021. 2021. 43 f. Monografia (Bacharelado em Engenharia Florestal) - Instituto de Florestas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2021.
Abstract: O objetivo do presente estudo foi analisar as mudanças no uso e cobertura do solo para o município do Rio de Janeiro entre os anos de 2016 e 2021. Para isso, foram utilizadas imagens Planet de alta resolução, as quais foram processadas através do software QGIS Desktop 3.18.1. Foram separadas 6 classes de uso e cobertura do solo, a saber: Formação Florestal; Pastagem; Corpos D’água; Solo Exposto; Área Urbana; e Mangue e Apicum. De posse dessas informações foi realizada a classificação supervisionada através do plugin Dzetsaka: Classification tool 3.70, utilizando o algoritmo Random Forest. Para avaliar a qualidade da classificação foram analisados os seguintes parâmetros: matriz de confusão; acurácia da classificação; índice Kappa; e desacordo de alocação e quantidade. Além disso, foram gerados mapas de uso e cobertura do solo para os anos de 2016 e 2021. Os resultados obtidos mostraram um aumento de 59,23 Km² nas áreas de floresta, sendo esse crescimento associado, principalmente, ao processo de regeneração natural em áreas de pastagem abandonadas. Além disso, a maior transição observada foi a redução das áreas de pastagem em 68,04 Km². As unidades de conservação levantadas nesse estudo também se mostraram eficientes em gerar condições de preservar as áreas de formação florestal no município. Apesar disso, a classe de uso e cobertura predominante no município tanto em 2016 quanto em 2021 foi a classe de Área Urbana, sendo responsável por 33% da cobertura do município em julho de 2021. As imagens Planet de alta resolução e a metodologia utilizada se mostraram eficientes em identificar as classes de uso e cobertura do solo no município, gerando uma classificação satisfatória de acordo com os parâmetros de pós-classificação utilizados.
Abstract: The aim of this study was to analyze changes in land use and land cover for the city of Rio de Janeiro between 2016 and 2021. For this, high resolution Planet images were used, which were processed using the QGIS Desktop 3.18.1 software. Six classes of land use and land cover were separated, namely: Forest Formation; Pasture; Water bodies; Exposed Soil; Urban area; and Mangrove and Apicum. With this information, the supervised classification was performed using the Dzetsaka plugin: Classification tool 3.70, using the Random Forest algorithm. To assess the quality of the classification, the following parameters were analyzed: confusion matrix; classification accuracy; Kappa index; and allocation and quantity disagreement. In addition, land use and land cover maps were generated for the years 2016 and 2021. The results obtained showed an increase of 59.23 km² in forest areas, and this growth was mainly associated with the process of natural regeneration in areas of abandoned pasture. In addition, the greatest transition observed was the reduction of pasture areas by 68.04 km². The conservation units surveyed in this study also proved to be efficient in generating conditions to preserve the areas of forest formation in the municipality. Despite this, the predominant land use and land cover class in the municipality both in 2016 and in 2021 was the Urban Area class, accounting for 33% of the municipality's coverage in July 2021. The high-resolution Planet images and the methodology used are showed efficient in identifying land use and land cover classes in the city, generating a satisfactory classification according to the post-classification parameters used.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/8885
Appears in Collections:TCC - Engenharia Florestal

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