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dc.contributor.advisorAlmeida, Gledson Luiz Pontes de-
dc.contributor.authorMelo, Maria Vitória Neves de-
dc.date.accessioned2023-07-05T20:54:32Z-
dc.date.available2023-07-05T20:54:32Z-
dc.date.issued2022-12-12-
dc.identifier.citationMELO, Maria Vitória Neves de. Dinâmica espaço-temporal da cobertura vegetal, das queimadas e da expansão da bovinocultura na bacia leiteira do estado de Pernambuco usando Landsat-8 e MapBiomas. 2022. 34 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Agrícola e Ambiental) – Departamento de Tecnologia Rural, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/4737-
dc.descriptionO semiárido é responsável por cerca de 58% do rebanho efetivo da região do Nordeste Brasileiro (NEB), no entanto, existem fatores locais e meteorológicos que limitam a região semiárida. Objetivou-se avaliar a dinâmica espaço-temporal da cobertura vegetal através do Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI) e Coeficiente Vegetal de Pastagem (CVP) via imagens do Landsat- 8/OLI processadas em nuvem na Google Earth Engine (GEE), mensurando os cenários de áreas queimadas, e caracterizando a expansão da bovinocultura na bacia leiteira no estado de Pernambuco por meio do uso e cobertura do solo (LULC) e seus impactos no Bioma da Caatinga. A região de estudo compreende os 23 municípios que mais produzem leite no estado, entre os anos de 2016 e 2021 divididos em período seco e chuvoso. Os Índices de Vegetação foram processados na GEE e a espacialização da chuva foi feita por meio do Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CRHIRPS) e ambos os dados foram submetidos a estatística descritiva. Os mapas temáticos do LULC e áreas queimadas foram processados no Software QGIS. Com isso, foi observado que no período seco e chuvoso de 2016 a 2020 houve uma média precipitada de 77,98 mm e 331,19 mm, respectivamente. No período chuvoso de 2016, foi observado uma menor precipitação quando comparada aos outros anos do estudo, pois foi o período que sofreu influência das grandes secas que antecederam o ano em questão. Quanto aos índices de vegetação no período seco, o SAVI apresentou menores respostas espectrais ao longo do período de estudo, resultado da baixa precipitação da região e no chuvoso com alta atividade da biomassa com valores acima de 0,78. O SAVI e CVP apresentaram-se com média a alta variabilidade. As áreas queimadas mostraram que as atividades antrópicas em alguns setores da bacia causaram a mudança no LULC, resultando em processos de degradação, mesmo em regiões com maiores precipitações. Portando, conclui-se que as análises dos produtos CHIRPS, SAVI, CVP associados com a estatística descritiva e os mapas da LULC e área queimada, foi eficiente para a caracterização espaço-temporal da expansão da bovinocultura na bacia leiteira do estado de Pernambuco durante todo o período de estudo.pt_BR
dc.description.abstractThe semi-arid is responsible for about 58% of the effective herd in the Brazilian Northeast region (NEB), however, there are local and meteorological factors that limit the semi-arid region. The objective was to evaluate the space-time dynamics of vegetation cover through the Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) and Pasture Plant Coefficient (CVP) via Landsat-8/OLI images processed in the cloud on Google Earth Engine (GEE), measuring the scenarios of burned areas and characterizing the expansion of cattle farming in the dairy basin in the state of Pernambuco through land use and cover (LULC) and its impacts on the Caatinga Biome. The study region comprises the 23 municipalities that produce the most milk in the state, between 2016 and 2021, divided into dry and rainy seasons. The Vegetation Indexes were processed in the GEE and the spatialization of the rain was made through the Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CRHIRPS) and both data were submitted to descriptive statistics. LULC thematic maps and burned areas were processed in QGIS software. Thus, it was observed that in the dry and rainy period from 2016 to 2020, there was average precipitation of 77.98 mm and 331.19 mm, respectively. In the rainy season of 2016, less precipitation was observed when compared to the other years of the study, as it was the period that was influenced by the great droughts that preceded the year in question. As for the vegetation indices in the dry period, the SAVI presented lower spectral responses throughout the study period, as a result of low precipitation in the region and the rainy season with high biomass activity with values above 0.78. The SAVI and CVP showed medium to high variability. The burned areas showed that anthropic activities in some sectors of the basin caused the change in the LULC, resulting in degradation processes, even in regions with greater precipitation. Therefore, it is concluded that the analysis of the products CHIRPS, SAVI, CVP associated with the descriptive statistics and the maps of the LULC and burned area, was efficient for the space-time characterization of the expansion of cattle farming in the dairy basin of the state of Pernambuco throughout the study period.pt_BR
dc.format.extent34 f.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAtribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)pt_BR
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.pt_BRpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectCaatingapt_BR
dc.subjectCobertura vegetalpt_BR
dc.subjectDegradação ambientalpt_BR
dc.subjectQueimadapt_BR
dc.titleDinâmica espaço-temporal da cobertura vegetal, das queimadas e da expansão da bovinocultura na bacia leiteira do estado de Pernambuco usando Landsat-8 e MapBiomaspt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8193771315370090pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2328849810614673pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambucopt_BR
dc.degree.graduationBacharelado em Engenharia Agrícola e Ambientalpt_BR
dc.degree.departamentDepartamento de Tecnologia Ruralpt_BR
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