Sensoriamento remoto aplicado ao estudo de mudanças ambientais no Nordeste do Brasil
| dc.contributor.advisor | Moura, Geber Barbosa de Albuquerque | |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/5290189594470508 | |
| dc.contributor.author | Rufino, Braynner Andrade | |
| dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/6532123398345334 | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-10T18:27:14Z | |
| dc.date.available | 2024-01-10T18:27:14Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.degree.departament | Agronomia | |
| dc.degree.graduation | Bacharelado em Agronomia | |
| dc.degree.grantor | Universidade Federal Rural de Pernambuco | |
| dc.degree.level | Graduacao | |
| dc.degree.local | Recife | |
| dc.description.abstract | A degradação de áreas cultiváveis é um problema que vem se agravando na Região Nordeste. O sensoriamento remoto se destaca como uma importante ferramenta para o seu monitoramento, através da análise dos Índices Vegetativos (IVs). Sendo assim, o presente trabalho visa a utilização da ferramenta Google Earth Engine na manipulação de scripts, para obtenção dos parâmetros biofísicos e mapas dos IVs (NDVI, EVI, SAVI, NDWI) no período de 2000 a 2020 e anos de El-Niño e La-Niña. Os produtos MODIS facilitam o processo para coleta de dados em condições ideais onde os valores coletados serão de maior relevância. A relação entre os espectros das bandas gera os Índices Vegetativos em tempo e espaço requeridos com avaliação precisa, podendo no futuro esses dados obtidos serem usados como base para atividades de agricultura, pesca, reflorestamento ou acompanhamento no avanço de áreas degradadas. | |
| dc.description.abstractx | Degradation of cultivable areas is a problem that has been getting worse in the Brazil Northeast. Remote sensing stands out as an important tool for its monitoring, through the analysis of Vegetative Indices (VIs). Therefore, the present work aims to use the Google Earth Engine tool in the manipulation of scripts, to obtain the biophysical parameters and maps of the VIs (NDVI, EVI, SAVI, NDWI) in the period from 2000 to 2020 and years of El-Niño and La-Niña. MODIS products facilitate the process for data collection in ideal conditions where the collected values will be of greater relevance. The relationship between the spectra of the bands generates the Vegetative Indices in time and space required with accurate evaluation, and in the future these data obtained can be used as a basis for agriculture, fishing, reforestation activities or monitoring the progress of degraded areas. | |
| dc.description.sponsorship | PIBIC | |
| dc.format.extent | 30 f. | |
| dc.identifier.citation | RUFINO, Braynner Andrade. Sensoriamento remoto aplicado ao estudo de mudanças ambientais no Nordeste do Brasil. 2021. 30 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) – Departamento de Agronomia, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2021. | |
| dc.identifier.darkflstrmv | https://n2t.net/ark:/57462/001300000frqp | |
| dc.identifier.uri | https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/5365 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.rights.license | Atribuição 4.0 Internacional | pt_BR |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.pt-br | |
| dc.subject | Sensoriamento remoto | |
| dc.subject | Degradação ambiental | |
| dc.subject | El Niño (Corrente oceânica) | |
| dc.subject | La Niña (Corrente oceânica) | |
| dc.subject | Índices vegetativos | |
| dc.title | Sensoriamento remoto aplicado ao estudo de mudanças ambientais no Nordeste do Brasil | |
| dc.type | bachelorThesis |