Análise de dados MODIS no estudo da cobertura da terra da bacia do Paraíba do Sul a partir de funções desenvolvidas em linguagem R

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorVicens, Raúl Sánchez-
Autor(es): dc.contributorFrancisco, Cristiane Nunes-
Autor(es): dc.contributorCarriello, Felix-
Autor(es): dc.contributorOliveira, Jorge Luiz Fernandes de-
Autor(es): dc.contributorCruz, Carla Bernadete Madureira-
Autor(es): dc.contributorCronemberger, Felipe Mendes-
Autor(es): dc.creatorFernandes, Pedro José Farias-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:35:03Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:35:03Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-03-23-
Data de envio: dc.date.issued2023-03-23-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/28311-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/773361-
Descrição: dc.descriptionO objetivo geral é identificar tendências na cobertura vegetal da bacia do rio Paraíba do Sul a partir de dados orbitais MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer) - índices de vegetação (IVs), temperatura da superfície (TS) e evapotranspiração(ET) - e na precipitação com dados TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission), no período 2000-2015 (no caso dos IVs e precipitação) e 2000-2016 (o restante dos dados). Especificamente, busca-se avaliar filtros na suavização de séries temporais de IV, avaliar técnicas de identificação de tendências a partir de IVs: regressão linear simples e Mann-Kendall, caracterizar o comportamento das tendências nos IVs a partir de análise espacial, e programar funções para análise de tendência na linguagem de programação R. Os produtos MODIS/TRMM foram pré-processados para o preenchimento de falhas e filtragem de séries temporais. Aplicou-se as técnicas de análise de tendência (regressão linear simples e Mann-Kendall) no IV selecionado - Enhanced Vegetation Index (EVI) - e nos outros dados que permitiram gerar imagens de tendência para cruzar com dados de cobertura da terra, variáveis geomorfométricas (VGs) e mapa de unidade de paisagem. Conclui-se que: (i) há a adequação do filtro 4253H twice na filtragem de séries temporais; (ii) as técnicas para detecção de tendências apresentaram resultados de área e de padrão espacial semelhantes, sendo que a regressão linear simples das médias anuais não mascara tendências em locais onde ocorreram mudanças na cobertura da terra; (iii) as médias anuais de EVI diminuíram em algumas áreas da bacia (8,42% da bacia); (iv) mudanças abruptas ocupam 1,82% da área da bacia e não abruptas abrigam 13,15%; (v) as médias anuais da ET diminuíram no período mais quente do ano e aumentando nos meses mais frios; (vi) a TS dia apresentou poucas áreas significativas, e a TS noite apresentou, em todos os meses, áreas com tendências positivas maiores que as com negativas, e aumento em sua média anual em 77,76% da bacia; (vii) tendências nas médias anuais de NDWI (Normalized Difference Water Index) mostraram padrão semelhante às de EVI; (viii) 28,18% das tendências negativas de EVI estão em áreas de floresta; (ix) a diferenciação das tendências na média anual de EVI pela declividade é mais clara do que nas outras VGs; (x) há o predomínio de áreas de redução da média anual de EVI em relação às de aumento nas unidades de paisagem de elevada altitude e declividade.-
Descrição: dc.descriptionThe objective is to identify trends in the vegetation cover of the Paraíba do Sul river basin from MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer) orbital data - vegetation indices (VIs), land surface temperature (LST) and evapotranspiration (ET) - and in the TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) rainfall data, in the period 2000-2015 (in the case of VIs and precipitation) and 2000-2016 (the rest of the data). Specifically, the thesis aims to evaluate smoothing filters in the VI time series, to evaluate trend identification techniques from VIs: simple linear regression and Mann-Kendall, to characterize trend behavior in VIs by spatial analysis, and to develop trend analysis functions using the R programming language. The MODIS/TRMM images were preprocessed for gap filling and time-series smoothing. The trend analysis techniques were applied in the chosen VI (Enhanced Vegetation Index – EVI) and in the other data to intersect trend images to with land cover data, geomorphometric variables (GVs) and landscape units map.The conclusions are: (i) 4253H twice filter showed good results in time-series filtering; (ii) trend detection techniques presented similar area and spatial pattern results, and simple linear regression of annual averages does not hide true trends; (iii) the annual averages of EVI are decreasing in some areas of the basin (8.42% of the basin); (iv) abrupt changes occupy 1.82% of the area of the basin and not abrupt, 13.15%; (v) ET is decreasing in the hottest period of the year and increasing in the colder months; (vi) LST day presented few significant areas, and LST night presented, in all months, areas with positive tendencies higher than those with negative ones, and increase in its annual average in 77.76% of the basin; (vii) NDWI trends showed similar pattern to those of EVI; (viii) 28.18% of the negative trends in EVI are in forest areas; (ix) the trend differentiation in the annual EVI mean by slope is clearer than in the other GVs; (x) there is a predominance of annual EVI mean negative trends in relation to positive trends in the high altitude and slope landscape units.-
Descrição: dc.description125 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectSensoriamento remoto-
Palavras-chave: dc.subjectDetecção de mudanças-
Palavras-chave: dc.subjectÍndices de vegetação-
Palavras-chave: dc.subjectTendências-
Palavras-chave: dc.subjectSensoriamento remoto-
Palavras-chave: dc.subjectVegetação-
Palavras-chave: dc.subjectRio Paraíba do Sul (MG, RJ e SP)-
Palavras-chave: dc.subjectRemote sensing-
Palavras-chave: dc.subjectChange detection-
Palavras-chave: dc.subjectVegetation index-
Palavras-chave: dc.subjectTrends-
Título: dc.titleAnálise de dados MODIS no estudo da cobertura da terra da bacia do Paraíba do Sul a partir de funções desenvolvidas em linguagem R-
Tipo de arquivo: dc.typeTese-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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