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Title: Identificação de possíveis áreas afetadas por sais no Perímetro Irrigado de São Gonçalo por meio do sensoriamento remoto.
Other Titles: Identification of possible areas affected by salts in the Irrigated Perimeter of São Gonçalo through remote sensing
???metadata.dc.creator???: OLIVEIRA, Woslley Sidney Nogueira de.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: LIMA, Adriana Silva.
???metadata.dc.contributor.advisor-co1???: RIBEIRO, Rosinete Batista dos Santos.
???metadata.dc.contributor.referee1???: MACHADO, Érica Cristine Medeiros.
???metadata.dc.contributor.referee2???: GUERRERO, Amaralina Celoto.
Keywords: Sensoriamento remoto;Satélites LANDSAT;Classificação de imagem digital;Algoritmo Classificador Máxima Verossimilhança Maxver;Processamento digital de imagem;Classes de cobertura do solo;Fotointerpretação;Solo - Áreas salinizadas;SCP plugin;Landsat 8;Perímetro irrigado de São Gonçalo - PB;Solo - degradação por salinização;Remote sensing;LANDSAT Satellites;Processamento digital de imagem;Photointerpretation;Soil degradation by salinization;Soil - Salinized areas;Técnica de classificação supervisionada;Geoprocessamento;Agricultura e tecnologias digitais;Agricultura de precisão;Precision agriculture;SCP semi- automatic plugin;Software QGIS Quantum Gis;Supervised classification
Issue Date: 22-Feb-2018
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: OLIVEIRA, Woslley Sidney Nogueira de. Identificação de possíveis áreas afetadas por sais no Perímetro Irrigado de São Gonçalo por meio do sensoriamento remoto. 2018. 89f. (Dissertação de Mestrado Acadêmico), Programa de Pós-graduação em Sistemas Agroindustriais, Centro de Ciências e Tecnologia Agroalimentar, Universidade Federal de Campina Grande – Pombal – Paraíba – Brasil, 2018.
???metadata.dc.description.resumo???: Os perímetros irrigados implantados no Estado da Paraíba são considerados uma alternativa econômica bastante rentável, promove a geração de empregos e aumenta a disponibilidade de alimentos. Devido ao manejo inadequado do solo e da água, isso têm causado perdas na qualidade do solo desses perímetros, degradando-os principalmente por salinização. O sensoriamento remoto é uma alternativa tecnológica de baixo custo, boa frequência temporal e possui a capacidade de mapear áreas em processo de desertificação. Essa pesquisa têm por objetivo identificar possíveis áreas afetadas por sais no Perímetro Irrigado de São Gonçalo (PISG), Sousa- PB, por meio de técnicas de sensoriamento remoto. Para esse estudo foi utilizado imagens do satélite LANDSAT 8/OLI (média resolução espacial), órbita 216 / ponto 65 da data de 23/11/2016; imagem do software Google Earth Pro® da data de 29/02/2016 para servir como imagem auxiliar e registros fotográficos das áreas in loco. Realizou-se a técnica de classificação supervisionada, utilizando o SCP (semi- automatic plugin) no software QGIS (Quantum Gis). A aferição da qualidade da classificação se deu por meio da validação cruzada, utilizando de parâmetros estatísticos como a exatidão do produtor (EP), exatidão do usuário (EU), exatidão global (EG) e índice Kappa. A classe área supostamente salinizada (ASS) apresentou EP e EU de 89.15% e 88.88%, respectivamente. O índice Kappa resultou em um valor de 0.8684, a classe ASS foi classificada como sendo de qualidade excelente. A qualidade geral da classificação é avaliada tanto pela EG que apresentou um valor de 0.9350 como pelo índice Kappa geral com valor de 0.9252, sendo valores que representam uma classificação de qualidade excelente. A classe ASS apresentou os maiores valores mínimos e máximos de fator de refletância em todas as bandas da imagem, destacando a banda 6 de valores 0.47 e 0.67, respectivamente. O valor da área classificada como sendo da classe ASS foi de 1736.75 hectares, 31% da área total do PISG. As imagens analisadas possibilitaram discriminar áreas salinizadas e não salinizadas mediante as diferenças de tonalidade e de refletância. As imagens analisadas com o plugin SCP possibilitaram a realização de um mapa de classificação supervisionada, indicando a variabilidade espacial das áreas propícias ao processo de salinização. No entanto, recomenda- se a análise dos parâmetros físicos e químicos do solo dessas áreas para o aumento da confiabilidade na qualidade desse tipo de mapeamento.
Abstract: The irrigated perimeters implemented in the State of Paraiba are considered a costeffective alternative quite profitable, promotes the generation of jobs and increases the availability of food. Due to inadequate management of soil and water, that have caused losses in soil quality of these perimeters, degrading them mainly by salinization. Remote sensing is an alternative low-cost technology, good temporal and frequency has the ability to map areas in process of desertification. This research aim to identify potential areas affected by salts in the irrigated perimeter of São Gonçalo (PISG), Sousa-PB, through remote sensing techniques. For this study we used LANDSAT satellite images 8/OLI (average spatial resolution), 216/orbit point 65 of 07/11/2016 date; image of the Google Earth Pro software® from date of 29/02/2016 to serve as auxiliary image and photographic records of the areas on the spot. The supervised classification technique, using the SCP (semi-automatic plugin) in software QGIS (Quantum Gis). The measurement of the quality of the classification took place by means of cross-validation, using statistical parameters such as the accuracy of the producer (EP), accuracy of the user (EU), global (EG) accuracy and Kappa index. The area class supposedly salinated (.ASS) presented EP and I of 89.15% and 88.88%, respectively. The Kappa index resulted in a value of .ASS class 0.8684 was classified as being of excellent quality. The overall quality of the classification is assessed both by EG who presented a 0.9350 value as the Kappa index 0.9252 valued General, being values that represent a rating of excellent quality. The class ASS presented the largest minimum and maximum values of reflectance factor in all the bands in the image, highlighting the band 6 0.47 values and 0.67, respectively. The value of the area classified as being of .ASS class was 1736.75 acres, 31% of the total area of the PISG. The images reviewed discriminate salinated areas and not allowed saline through the variations of shade and reflectance. The images analyzed with the SCP plugin enabled the creation of a map of supervised classification, indicating the spatial variability of the areas prone to salinization process. However, it is recommended that the analysis of the physical and chemical soil parameters of these areas for increased reliability in the quality of this type of mapping.
Keywords: Sensoriamento remoto
Satélites LANDSAT
Classificação de imagem digital
Algoritmo Classificador Máxima Verossimilhança Maxver
Processamento digital de imagem
Classes de cobertura do solo
Fotointerpretação
Solo - Áreas salinizadas
SCP plugin
Landsat 8
Perímetro irrigado de São Gonçalo - PB
Solo - degradação por salinização
Remote sensing
LANDSAT Satellites
Processamento digital de imagem
Photointerpretation
Soil degradation by salinization
Soil - Salinized areas
Técnica de classificação supervisionada
Geoprocessamento
Agricultura e tecnologias digitais
Agricultura de precisão
Precision agriculture
SCP semi- automatic plugin
Software QGIS Quantum Gis
Supervised classification
???metadata.dc.subject.cnpq???: Ciências Agrárias.
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/643
Appears in Collections:Mestrado Acadêmico em Sistemas Agroindustriais (Pombal).

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