01.1 - Graduação (Sede)
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Item Mudança de uso e cobertura da terra: variáveis socioeconômicos como fator de alteração do bioma Caatinga em Petrolina - PE(2025-03-13) Lira, Fernanda Pereira de; Ferreira, Rinaldo Luiz Caraciolo; Silva, Emanuel Araújo; http://lattes.cnpq.br/2765651276275384; http://lattes.cnpq.br/8002371435811689; http://lattes.cnpq.br/4949043992606162A Caatinga desempenha um papel essencial na manutenção da biodiversidade e nos serviços ecossistêmicos da região semiárida. No entanto, as atividades antrópicas, impulsionadas pelo crescimento populacional e pelo desenvolvimento socioeconômico, têm causado significativas mudanças no uso e cobertura da terra, resultando em degradação ambiental e impactos sobre a vegetação nativa. Neste estudo, objetivou-se analisar a influência das variáveis socioeconômicas e agropecuárias na dinâmica territorial do município de Petrolina - PE, nos anos de 2014 e 2024. Para tal, foi utilizado imagens do satélite LANDSAT 8, sensor OLI (Operational Land Imager), adquiridas gratuitamente na página do United States Geological Survey, selecionada com critérios de mínima interferência de nuvens, com faixa de cobertura menor que 5% e resolução espacial de 30 m. Foram utilizadas imagens da órbita 217 e ponto 66 e classificadas pelo algoritmo Random Forest no software QGIS. A acurácia geral da classificação obtida para o ano de 2014 foi de 89,3% e o índice de Kappa de 0,80, enquanto, a acurácia geral da classificação para o ano de 2024 foi de 97,76% e o Índice de Kappa de 0,9599, resultado satisfatórios para comprovar a confiabilidade e qualidade da classificação. Foram identificadas transformações significativas no uso da terra, com a redução de áreas de vegetação e pastagens, aumento do solo exposto e expansão da área urbana. No estudo, demonstrou-se que a pecuária, a expansão urbana, o crescimento populacional e a extração vegetal exercem forte pressão sobre a paisagem da região, contribuindo para processos de degradação ambiental. Os resultados evidenciam a necessidade de políticas públicas e práticas sustentáveis voltadas para o manejo adequado dos recursos naturais e a mitigação dos impactos ambientais na Caatinga.Item Paisagem sonora em fragmentos florestais da Mata Atlântica de Pernambuco e a sua relação com o uso e cobertura do solo(2024-10-04) Campelo, Paulo Eduardo da Silva; Santos, Ednilza Maranhão dos; http://lattes.cnpq.br/5812920432455297; http://lattes.cnpq.br/8076489218715545A maior parte da Mata Atlântica remanescente enfrenta uma crescente pressão resultante de ações antrópicas, incluindo a degradação de áreas protegidas e fragmentação de habitats, o monitoramento dos impactos humanos atrelado a novas tecnologias, como o uso de gravadores autônomos, surge como um método de baixo custo e não invasivo para avaliar a biodiversidade. O monitoramento acústico permite mostrar a atividade acústica de comunidades de animais e sons da paisagem. Assim, o presente estudo teve como objetivo geral caracterizar a paisagem sonora em diferentes remanescentes da Mata Atlântica da Área de Proteção Ambiental Aldeia Beberibe, no estado de Pernambuco, e avaliar a sua relação com o uso e cobertura do solo foram utilizados gravadores autônomos para a coleta de dados acústicos de seis fragmentos florestais. Para a análise do monitoramento acústico passivo, os dados aqui apresentados foram coletados nos meses de dezembro de 2023 e janeiro de 2024. Foi realizada a descrição da paisagem sonora das áreas de estudo, analisadas no software Kaleidoscope (Wildlife Acoustic), através do qual foram calculados três índices acústicos para realizar uma comparação entre as áreas de estudo. Os índices acústicos utilizados foram: Índice de Paisagem Sonora de Diferença Normalizada (NDSI), Índice de Uniformidade Acústica (AEI) e o Índice de Entropia Total (H). Foi realizada a caracterização da paisagem dos seis fragmentos estudados através das características do Uso e Cobertura do Solo. Também foi realizada uma análise de correlação entre as seis áreas de estudo, com três variáveis independentes: Quantidade de habitat (ha), Área urbanizada e o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). No geral, obteve-se 176.099 registros de biofonia (90,25%), 18.464 registros de geofonia (9,46%) e 558 registros de antropofonia (0,29%) dentre o total de registros das seis áreas de estudo. A biofonia e a antropofonia foram as variáveis que contribuíram de fato para diferenciar os fragmentos florestais estudados. Os resultados mostraram que os índices acústicos são ótimos medidores para a detecção de riqueza da biodiversidade e para identificação de ambientes antropizados. Os resultados do Índice de Paisagem Sonora de Diferença Normalizada (NDSI), variou de acordo com a composição da paisagem sonora e caracterização da cobertura e uso do solo das áreas estudadas. Os outros dois índices utilizados para avaliar a diversidade acústica, o Índice de Uniformidade Acústica (AEI) e o Índice de Entropia (H), não apresentaram correlação com as características de Uso e Cobertura do Solo. Ressalta-se a importância de um esforço amostral maior para estabilizar um padrão para esses índices, frisando a importância da continuidade do monitoramento acústico nos fragmentos e, dessa forma, sendo possível avaliar as características reais da paisagem sonora.Item Relatório de Estágio Supervisionado Obrigatório. Avaliação da mudança de paisagem nos municípios de Amaraji (PE) e Chã-Grande (PE) durante os anos (1985 - 2020) utilizando dados do Projeto MapBiomas(2024-10-11) Pedrosa, Hugo Bandeira D’Arolla; Nascimento, Cristina Rodrigues; http://lattes.cnpq.br/9289129949520610; http://lattes.cnpq.br/4470288990031188Este trabalho visou analisar as mudanças na paisagem dos municípios pernambucanos Amaraji e Chã-Grande, onde se pode constatar que a preservação do ambiente resultou em avanços nos indicadores de conservação, o que promoveu uma melhoria significativa na qualidade de cultivo e no avanço da agricultura familiar. A Associação Kapi’wara, criada em 2014 como um coletivo se tornou uma Associação em 2021 sendo uma entidade que realiza o planejamento de uma agricultura, agroecológica e sustentável, em zonas urbanas e rurais e tem a missão de iniciar coletivos de cooperação comunitária entre agricultores e moradores nos locais de ação da Associação, utilizando a metodologia de Nucleação, que é o incentivo de criação de grupos cooperativistas que disseminam o uso de uma agricultura consciente e sustentável e que preserve o meio ambiente. Os dados foram obtidos a partir do banco de dados do Projeto MapBiomas. Foram analisadas as condições de uso e ocupação do solo de 1985 a 1990; de 2000 a 2010 e durante os anos de 2017, 2018, 2019 e 2020. Esta série demonstrou as mudanças do ambiente em detrimento da atividade agrícola e expansão urbana das regiões dos municípios. A observação destes fatores é a chave crucial para o estudo da viabilidade de sistemas de cultivo que possam agregar maior capacidade produtiva e regenerativa ao bioma de Mata Atlântica em que os municípios estão inseridos, permitindo um uso mais eficiente da área de cultivo e diversificando a agricultura, gerando a conservação de ambientes com paisagens anteriormente degradadas pelo mau uso da terra e pela forma extrativista de exploração, que não permite a devida regeneração da paisagem natural.Item Educação ambiental através do ensino da topografia no ensino médio de escola pública em Camaragibe - PE(2020) Ferreira, Rômulo Danilo de Arruda; Caldas, Anildo Monteiro; http://lattes.cnpq.br/6543959400281255; http://lattes.cnpq.br/7252540405127969A educação ambiental com ênfase na área de Topografia pode ser um instrumento valioso para promover a conscientização ambiental ampliando a percepção do meio físico como componente essencial do meio ambiente. O trabalho será desenvolvido por alunos da UFRPE e alunos da Escola de Referência em Ensino Médio Tito Pereira de Oliveira (EREMTPO), localizada na zona rural do município de Camaragibe - PE, tendo como objetivo o desenvolvimento de conteúdos da área de Topografia e meio ambiente, privilegiando uma abordagem motivadora numa perspectiva de cidadania plena. Busca-se desenvolver um conhecimento básico sobre a Topografia, seu uso para o levantamento topográfico, desenvolvendo o entendimento sobre o uso e ocupação do solo. Além disso, pretende-se estimular a percepção ambiental através do emprego da Matemática, da Física e da Geografia, relacionando-as com a Topografia, possibilitando a aquisição de conhecimentos e habilidades capazes de induzir mudanças de atitudes, resultando na construção de uma visão das relações do ser humano com o seu meio e, portanto, na ampliação da consciência ambiental.Item Análise temporal do uso e cobertura da terra do município de Macaparana - Pernambuco(2020-11-03) Moura, Lucas Araujo; Duarte, Simone Mirtes Araújo; Moreira, Giselle Lemos; http://lattes.cnpq.br/6171199372079024; http://lattes.cnpq.br/5876968040869585; http://lattes.cnpq.br/2567696308015910As geotecnologias atreladas ao sensoriamento remoto se mostram como ferramentas essências, para compreender o uso e ocupação de um território, além de auxiliar de forma efetiva e econômica no monitoramento dos recursos naturais. Por meio de dados de diferentes anos, é possível criar um estudo dos principais fatores de degradação dos recursos naturais. Dessa forma, o presente trabalho objetivou em elaborar uma análise temporal do munícipio de Macaparana - PE para os anos de 2007 e 2018. Todas as atividades de geoprocessamento para a classificação supervisionada e a geração do índice de vegetação, foram computadas por meio do software Qgis versão 2.18.10 e 3.10.9, a classificação supervisionada foi realizada por meio do Semi Automatic Classification Plugin (SCP), onde foram selecionadas várias amostras na composição das bandas para os devidos anos, e por meio da Máxima Verossimilhança – MaxVer, foram computados as classes de solo exposto/área urbana, cultura agrícola, florestas e recursos hídricos. Para a acurácia dos dados foi realizado o índice kappa. O índice kappa para os anos de 2007 e 2018 ficou em 0.49 e 0.79 mostrando ser um bom mapeamento. E através dos mapas gerados e das classes quantificadas, em que o solo exposto da área aumentou em 48%, a vegetação teve um decréscimo de 35%, a cultura agrícola teve sua área reduzida em 10% e os recursos hídricos aumentaram cerca de 303%. Houve uma grande alteração nos resultados dos recursos hídricos devido a quantidade de nuvens na imagem de 2018, que atrapalhou a classificação, porem na ida ao campo foi possível observar, falta de vegetação na área ao redor dos recursos hídricos, podendo ocorrer um processo de assoreamento dos rios. Foi possível estabelecer uma relação entre o solo exposto e a cultura agrícola, a falta de manejo efetivo em busca de uma maior produtividade ao invés de cortar mais áreas para plantar, justificou com os dados da área de vegetação, que diminuiu para dar espaço a novas culturas agrícolas. E relacionando a área florestal obtida por meio da classificação supervisionada, com a área computada do IVDN, apresentaram homogeneidade nos resultados, variando menos de 5% para os dois anos. Portanto é possível concluir que as atividades antrópicas, sem nenhum plano de manejo para plantação e colheita, estão tendo efeitos diretos na diminuição da vegetação da área, sendo necessário um melhor controle na sua produção e alternativas que não necessitem na queima da cana para o corte, onde tem impactos diretos sobre o solo.Item Uso de machine learning e sensoriamento remoto para a identificação da floresta tropical sazonalmente seca no Parque Nacional do Catimbau(2021-01-20) Monteiro Junior, José Jorge; Alba, Elisiane; El-Deir, Soraya Giovanetti; http://lattes.cnpq.br/3202139188457904; http://lattes.cnpq.br/1465154212352591; http://lattes.cnpq.br/0911037640720248A classificação de florestas tropicais sazonalmente secas é um dos maiores desafios das análises ambientais por sensoriamento remoto, tendo em vista as características fitofisionômicas da floresta que se assemelham remotamente das características do solo exposto, gerando erros amostrais em estudos de monitoramento florestal. O objetivo deste trabalho foi utilizar-se do aprendizado de máquinas para entender a dinâmica de uso e cobertura da terra no Parque Nacional do Catimbau nos períodos de maior precipitação (úmido) e menor precipitação (seco) a partir do imageamento LANDSAT. O trato metodológico ocorreu a partir da obtenção de dados Landsat no ano de 2019 para o período úmido e período seco, os dados brutos foram pré processados em sistemas de informação geográficos a fim de (i) selecionar bandas; (ii) delimitar área de estudo; (iii) executar a correção atmosférica; e (iv) fazer a junção das bandas de satélite (bandset). Foi criado um shapefile para treinamento dos algoritmos de aprendizado de máquina contendo amostras das classes encontradas na área de estudo, estas sendo, as fitofisionomias arbórea-arbustiva e arbustiva-herbácea, áreas antropizadas, solo exposto, e outras áreas (i.e. nuvens, componentes hídricos, rodovias). No software R foram utilizados os algoritmos tanto para a classificação supervisionada (com base na validação cruzada, método k-fold e teste de Friedman e Nemenyi) quanto para a espacialização dos dados utilizando os algoritmos citados. Com os metodos descritos foi possível observar que os valores de NDVI fomentaram a ideia de que a fitofisionomia arbustiva-herbácea apresenta reflectância similiar ao solo exposto em algumas áreas no período seco. No período úmido, o algoritmo kNN apresentou melhor performance na diferenciação das classes e identificação da vegetação (Kappa = 0,9887). Já no período seco, os algoritmos kNN, SVM e ANN não apresentaram diferenças estatísticas significativas quanto a sua performance, sendo estes considerados bons classificadores para o período (Kappa = 0,9965;0,9973;0,9962, respectivamente). Portanto, o presente estudo trouxe inovação no uso de técnicas de Inteligência Artificial para a solução de problemas no monitoramento, manejo e administração de florestas tropicais sazonalmente secas com dados remotos. Sendo um método alternativo para identificar, de forma rápida e econômica, as mudanças na estrutura florestal.Item Inteligência artificial na classificação de uso e cobertura da terra no semiárido de Pernambuco(2020-11-03) Almeida, Gabriela Costa de; Silva, Emanuel Araújo; Moreira, Giselle Lemos; http://lattes.cnpq.br/6171199372079024; http://lattes.cnpq.br/2765651276275384A Floresta Tropical Seca brasileira, conhecida como Caatinga, está presente na região nordeste do Brasil e possui características climáticas severas, com clima seco e chuvas mal distribuídas. Essas características climáticas dificultam a análise por sensoriamento remoto devido às grandes diferenças de vegetação entre os períodos seco e chuvoso. Para auxiliar a análise de sensoriamento remoto neste bioma, este trabalho tem como objetivo testar diferentes algoritmos de Inteligência Artificial por meio de classificação supervisionada e identificar padrões de uso e cobertura da terra na cidade de Petrolina, em Pernambuco. Três algoritmos foram testados: Random Forest, Artificial Neural Networks e K-Nearest Neighbors usando o software QGIS e RStudio baseado em imagens LANDSAT 8 do período seco. Foram selecionadas 20 amostras das classes: Água, Agricultura, Área Urbana, Floresta e Solo Exposto, e essas amostras serviram de base para o treinamento dos algoritmos de classificação das imagens. Dados de ocupação e avaliação de qualidade de precisão foram obtidos usando acurácia do mapeamento e índice de Kappa, respectivamente: 0,9878706 e 0,9653555 para Random Forest; 0,9199973 e 0,9454833 para Artificial Neural Networks, 0,9873741 e 0,9598640 para o K-Nearest Neighbors, todos considerados excelentes. Esses valores foram superiores aos encontrados nos algoritmos mais comumente utilizados, como no algoritmo de Máxima Verossimilhança. Observou-se que o uso de algoritmos de inteligência artificial pode gerar melhores resultados na classificação do uso da terra em regiões semiáridas.