Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Federal University of Rio Grande Do Sul | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do ABC (UFABC) | - |
Autor(es): dc.contributor | National Institute for Space Research | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Fontana, Andressa Garcia | - |
Autor(es): dc.creator | Nascimento, Victor Fernandez | - |
Autor(es): dc.creator | Ometto, Jean Pierre | - |
Autor(es): dc.creator | do Amaral, Francisco Hélter Fernandes | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T18:48:30Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T18:48:30Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.3389/frsen.2023.1123254 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/308969 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/308969 | - |
Descrição: dc.description | This research investigates Land Use and Land Cover (LULC) changes in the Porto Alegre Metropolitan Region (RMPA). A 30-year historical analysis using Landsat satellite imagery was made and used to develop LULC scenarios for the next 20 years using a Multilayer Perceptrons (MLP) model through an Artificial Neural Network (ANN). These maps analyze the urban area’s expansion over the years and project their potential development in the future. This research considered several critical factors influencing urban growth, including shaded relief, slope, distances from main roadways, railway stations, urban centers, and the state capital, Porto Alegre. These spatial variables were incorporated into the model’s learning processes to generate future urbanization scenarios. The LULC historical maps precision showed excellent performance with a Kappa index greater than 88% for the studied years. The results indicate that the urbanization class witnessed an increase of 236.78 km2 between 1990 and 2020. Additionally, it was observed that the primary concentration of urbanized areas since 1990 has predominantly occurred around Porto Alegre and Canoas. Lastly, the future forecasts for LULC changes in 2030 and 2040 indicate that the urban area of the RMPA is projected to reach 1,137.48 km2 and 1,283.62 km2, respectively. In conclusion, based on the observed urban perimeter in 2020, future projections indicate that urban areas are expected to increase by more than 443.29 km2 by 2040. The combination of remote sensing data and Geographic Information System (GIS) enables the monitoring and modeling the metropolitan area expansion. The findings provide valuable insights for policymakers to develop more informed and conscientious urban plans, as well as enhance management techniques for urban development. | - |
Descrição: dc.description | Graduate Program in Remote Sensing Federal University of Rio Grande Do Sul | - |
Descrição: dc.description | Engineering Modelling and Applied Social Sciences Center Federal University of ABC (UFABC) | - |
Descrição: dc.description | National Institute for Space Research | - |
Descrição: dc.description | Department of Graduate Studies in Geography Paulista State University Júlio de Mesquita Filho | - |
Descrição: dc.description | Department of Graduate Studies in Geography Paulista State University Júlio de Mesquita Filho | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Frontiers in Remote Sensing | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | ANN-CA | - |
Palavras-chave: dc.subject | GEE | - |
Palavras-chave: dc.subject | MOLUSCE | - |
Palavras-chave: dc.subject | predicted LULC | - |
Palavras-chave: dc.subject | scenarios | - |
Título: dc.title | Analysis of past and future urban growth on a regional scale using remote sensing and machine learning | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: