Remote sensing approaches for monitoring erosion- degraded areas in mali, Africa

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Autor(es): dc.contributorSilva, Marx Leandro Naves-
Autor(es): dc.contributorCândido, Bernardo Moreira-
Autor(es): dc.contributorAvanzi, Junior Cesar-
Autor(es): dc.contributorTassinari, Diego-
Autor(es): dc.contributorFerraz, Gabriel Araujo e Silva-
Autor(es): dc.contributorOliveira, Paulo Tarso Sanches de-
Autor(es): dc.creatorMedeiros, Beatriz Macêdo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:28:55Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:28:55Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-08-19-
Data de envio: dc.date.issued2025-02-27-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/60198-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1141691-
Descrição: dc.descriptionArquivo retido, a pedido do(a) autor(a), até junho de 2026.-
Descrição: dc.descriptionSoil erosion poses a critical threat to agricultural sustainability and food security in Mali's Sikasso and Koutiala regions, where limited high-resolution data and locally adapted models hinder effective conservation planning. This thesis advances erosion monitoring and mitigation strategies by integrating unmanned aerial vehicles (UAV) with geospatial technologies and participatory approaches across three synergistic research dimensions. A comprehensive bibliometric analysis first revealed global trends in UAV-based erosion research, identifying a predominant focus on gully erosion (75% of 304 studies) compared to understudied rill and interrill processes, particularly relevant for Mali's cotton-growing areas. While multi-rotor UAV with RGB sensors were most common, the analysis highlighted crucial gaps in integrating UAV data with soil property measurements and satellite datasets. Building on these findings, the research developed an enhanced Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) framework for southern Mali, incorporating 42 years of rainfall data, leveraging Google Earth Engine (GEE) for efficient spatial analysis. Applied to the villages of Siani and Bandiagara II, this approach quantified extreme soil losses reaching 150 Mg ha−1 yr−1 on bare croplands during peak rainfall periods. Scenario analyses demonstrated that locally feasible interventions like stone bunds and mulch cover could reduce erosion, providing actionable insights for smallholder farmers. The study's participatory dimension broke new ground by using UAV imagery as a visual mediation tool to bridge technical and local knowledge systems. Through collaborative workshops with over 120 farmers and technicians from Mali's Cotton Development Agency (CMDT), aerial photographs enabled stakeholders to jointly identify erosion features and prioritize conservation measures, addressing a critical gap in Sahelian land- use planning. This research makes three key contributions: (1) a scalable GEE workflow combining UAV photogrammetry with RUSLE for semi-arid regions, (2) a stakeholder co- design model that aligns technical solutions with local agricultural practices, and (3) evidence that visual UAV outputs can overcome literacy barriers and foster consensus in complex water- energy-food-ecosystem (WEFE) nexus decisions. By connecting high-resolution erosion data with community-led action, the thesis provides a transferable framework for sustainable land management in Mali and similar vulnerable regions. The findings underscore the transformative potential of integrating remote sensing innovations with grassroots knowledge to address pressing environmental challenges.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionA erosão do solo representa uma ameaça crítica à sustentabilidade agrícola e à segurança alimentar nas regiões de Sikasso e Koutiala, no Mali, onde dados limitados de alta resolução e modelos adaptados localmente impedem o planejamento eficaz da conservação. Esta tese avança nas estratégias de monitoramento e mitigação da erosão ao integrar Aeronaves Remotamente Tripuladas (RPA) com tecnologias geoespaciais e abordagens participativas em três dimensões sinérgicas de pesquisa. Uma análise bibliométrica abrangente revelou primeiramente as tendências globais na pesquisa de erosão baseada em RPA, identificando um foco predominante na erosão de voçorocas (75% de 304 estudos) em comparação com os processos de erosão laminar e em sulcos pouco estudados, particularmente relevantes para as áreas de cultivo de algodão do Mali. Embora os RPA multirotores e sensores RGB fossem os mais comuns, a análise destacou lacunas cruciais na integração de dados de RPA com os atributos do solo e conjuntos de dados de satélite. Com base nessas descobertas, a pesquisa desenvolveu uma estrutura aprimorada da Equação Universal de Perda de Solo Revisada (RUSLE) para o sul de Mali, incorporando 42 anos de dados de precipitação, aproveitando o Google Earth Engine (GEE) para uma análise espacial eficiente. Aplicada às aldeias de Siani e Bandiagara II, essa abordagem quantificou perdas de solo que chegaram a 150 Mg ha1 ano1 em terras de cultivo nuas durante os períodos de pico de chuva. As análises de cenários demonstraram que intervenções localmente viáveis, como cordões de pedra e cobertura vegetal, poderiam reduzir a erosão, fornecendo percepções práticas para os pequenos agricultores. A dimensão participativa do estudo foi inovadora ao usar imagens de RPA como uma ferramenta de mediação visual para unir os sistemas de conhecimento técnico e local. Por meio de colaborações com mais de 120 agricultores e técnicos da Compagnie Malienne pour le Développment du Têxtil (CMDT) do Mali, as fotografias aéreas permitiram que as partes interessadas identificassem conjuntamente as características da erosão e priorizassem as medidas de conservação, abordando uma lacuna crítica no planejamento do uso da terra no Sahel. Esta pesquisa traz três contribuições importantes: (1) um fluxo de trabalho GEE baseado na RUSLE para regiões semiáridas, (2) um modelo de co-projeto das partes interessadas que alinha soluções técnicas com práticas agrícolas locais e (3) evidências de que os resultados visuais de RPA podem superar barreiras de alfabetização e promover o consenso em decisões complexas sobre o nexo água-energia-alimento-ecossistema (WEFE). Ao conectar dados de erosão de alta resolução com ações lideradas pela comunidade, a tese fornece uma estrutura transferível para o gerenciamento sustentável da terra no Mali e em regiões vulneráveis semelhantes. As descobertas ressaltam o potencial transformador da integração de inovações de sensoriamento remoto com o conhecimento de base para enfrentar desafios ambientais urgentes.-
Descrição: dc.descriptionSociais-
Descrição: dc.descriptionTecnológico-
Descrição: dc.descriptionEconômicos-
Descrição: dc.descriptionEducacao-
Descrição: dc.descriptionMeio ambiente-
Descrição: dc.descriptionSaude-
Descrição: dc.descriptionTecnologia e produção-
Descrição: dc.descriptionTrabalho-
Descrição: dc.descriptionODS 2: Fome zero e agricultura sustentável-
Descrição: dc.descriptionODS 3: Saúde e bem-estar-
Descrição: dc.descriptionODS 6: Água potável e saneamento-
Descrição: dc.descriptionODS 13: Ação contra a mudança global do clima-
Descrição: dc.descriptionODS 15: Vida terrestre-
Descrição: dc.descriptionODS 17: Parcerias e meios de implementação-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Publicador: dc.publisherdo Programa de Pós-Graduação em Ciência do Solo-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherbrasil-
Publicador: dc.publisherEscola de Ciências Agrárias de Lavras (Esal)-
Direitos: dc.rightsAttribution 3.0 Brazil-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/-
Palavras-chave: dc.subjectSoil and water conservation-
Palavras-chave: dc.subjectLand degradation-
Palavras-chave: dc.subjectWater erosion-
Palavras-chave: dc.subjectErosion modeling-
Palavras-chave: dc.subjectUAV-Photogrammetry-
Palavras-chave: dc.subjectConservação do solo e da água-
Palavras-chave: dc.subjectDegradação do solo-
Palavras-chave: dc.subjectErosão hídrica-
Palavras-chave: dc.subjectModelagem de erosão-
Palavras-chave: dc.subjectFotogrametria por RPA.-
Palavras-chave: dc.subjectCiências Agrárias-
Título: dc.titleRemote sensing approaches for monitoring erosion- degraded areas in mali, Africa-
Título: dc.titleAbordagens de sensoriamento remoto para monitoramento de áreas degradadas por erosão no Mali-
Tipo de arquivo: dc.typetese-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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