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https://rima110.im.ufrrj.br:8080/jspui/handle/20.500.14407/5767
metadata.dc.type: | TCC |
Title: | Mapeamento do uso e cobertura do solo utilizando imagens WPM/CBERS-4A, MSI/SENTINEL-2 e OLI/LANDSAT-8 para o município de Seropédica, RJ |
Authors: | Inacio, Gabriel de Oliveira |
Abstract: | O município de Seropédica, localizado na baixada fluminense do Rio de Janeiro, carece de planejamento territorial. Com isso, as ferramentas de sensoriamento remoto surgem como importantes aliadas para o melhor ordenamento territorial, por meio de análises de uso e ocupação do solo. Umas das maneiras de se avaliar e obter resultados que possam caracterizar uma determinada área é por meio da classificação supervisionada, que pode ser executada com uso de diferentes imagens e satélites, o que pode deixar o usuário ou o avaliador confuso sobre qual satélite viabiliza a análise mais precisa. Portanto, a área de estudo do presente trabalho refere-se ao município de Seropédica, em que se avaliou diferentes satélites/sensores: CBERS 4A/WPM, SENTINEL 2B/MSI e LANDSAT 8/OLI na classificação supervisionada utilizando o classificador Random Forest no software QGIS 3.22. A precisão de classificação supervisionada realizada para cada método avaliado, foi avaliada a partir dos índices Kappa e Exatidão Global. Por fim, concluiu-se que a classificação de todas as imagens apresentou parâmetros excelentes com distinções de uso de cada imagem relacionadas aos tamanhos de pixel de cada imagem, em que a imagem CBERS 4A e SENTINEL 2 possuem utilização para classificação de áreas de menores extensões, enquanto que a imagem LANDSAT 8 possui melhor aplicação para áreas de maiores extensões. |
Keywords: | Ordenamento territorial Sensoriamento remoto Classificação supervisionada |
Citation: | INACIO, Gabriel de Oliveira. Mapeamento do uso e cobertura do solo utilizando imagens WPM/CBERS-4A, MSI/SENTINEL-2 e OLI/LANDSAT-8 para o município de Seropédica, RJ. 2022. 49 f. Monografia (Bacharelado em Engenharia Florestal) - Instituto de Florestas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2022. |
URI: | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/5767 |
Issue Date: | 8-Sep-2022 |
Appears in Collections: | TCC - Engenharia Florestal |
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