Título: CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DO SATÉLITE LANDSAT-8 PARA MAPEAR O USO E COBERTURA DA TERRA NO ESTADO DE RIVAS E A CIDADE DE NANDAIME, NICARÁGUA

Título alternativo: LANDSAT-8 SATELLITE IMAGE CLASSIFICATION TO MAP LAND USE AND COVER IN THE STATE OF RIVAS AND THE CITY OF NANDAIME, NICARAGUA

Autoria de: Gilmar de Souza Santos Junior

Orientação de: Elizabeth Ferreira

Presidente da banca: Elizabeth Ferreira

Primeiro membro da banca: Sergio Teixeira da Silva

Segundo membro da banca: Gleydson Antônio de Oliveira Campos

Palavras-chaves: Sensoriamento remoto, Uso da terra, Classificação Supervisionada, Nicaragua, Rivas

Data da defesa: 10/03/2023

Semestre letivo da defesa: 2022-2

Data da versão final: 18/03/2023

Data da publicação: 18/03/2023

Referência: Junior, G. d. S. S. CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DO SATÉLITE LANDSAT-8 PARA MAPEAR O USO E COBERTURA DA TERRA NO ESTADO DE RIVAS E A CIDADE DE NANDAIME, NICARÁGUA. 2023. 32 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Agrícola Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.

Resumo: A pesquisa teve como objetivo o mapeamento do uso da terra de uma área que abrange o estado de Rivas e o município de Nandaime, que ficam em torno da usina CASUR, Nicarágua, utilizando técnicas de sensoriamento remoto. A construção dos mapas de uso e ocupação da terra e as suas respectivas análises ocorreram a partir da utilização de 7 imagens do satélite Landsat 8, órbita 16052 de 27 de dezembro de 2020, obtidas no Earth Explorer (httpearthexplorer.usgs.gov). O processo de classificação foi feito aplicando o algoritmo de árvore de decisão Random Forest, através do software QGIS, em que foram coletadas as amostras (cana-de-açúcar plátano água vegetação pastos outras culturas área construída, pântano e afloramento rochoso) referentes as classes de uso e ocupação da terra estabelecidas na área de estudo. A opção pelas referidas classes considerou os elementos mais representativos da área de estudo. Os resultados demonstraram que as classes de uso e cobertura do solo com maior extensão foram as vegetações, com cerca de 62,57 de toda a área de estudo. Conclui-se que o estudo foi eficaz devido à geração de confiabilidade nos resultados na classificação por meio da matriz de confusão e inclusão do intervalo de confiança.

Abstract: The research aimed to map the land use of an area covering the state of Rivas and the municipality of Nandaime, which are located around the CASUR plant, in Nicaragua, using remote sensing techniques. The construction of the land use and occupation maps and their respective analyzes took place with 7 images from the Landsat 8 satellite, orbit 16052 of December 27, 2020, obtained in Earth Explorer (httpearthexplorer.usgs.gov). The classification process was done by applying the algorithm of, through the QGIS software, in which samples were collected (sugarcane sycamore water vegetation pastures other crops built-up area, swamp, and a rocky outcrop) referring to the classes of land use and occupation established in the study area. The option for these classes is considered the most representative element in the study area. The results demonstrated that land use and land cover classes with the greatest extension were vegetation, with about 62.57 of the entire study area. It is concluded that the study was effective due to the generation of reliability in the results in the classification through the confusion matrix and inclusion of the confidence interval

URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
engenharia_agricola/20222201710704

URI alternaviva: sem URI do Repositório Institucional da UFLA até o momento.

Curso: G003 - ENGENHARIA AGRÍCOLA (BACHARELADO)

Nome da editora: Universidade Federal de Lavras

Sigla da editora: UFLA

País da editora: Brasil

Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso

Nome da língua do conteúdo: Português

Código da língua do conteúdo: por

Licença de acesso: Acesso aberto

Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras

URI da licença: repositorio.ufla.br

Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br

Detentores dos direitos autorais: Gilmar de Souza Santos Junior e Universidade Federal de Lavras

Baixar arquivo