Please use this identifier to cite or link to this item: 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

Se for cadastrado no RIMA, poderá receber informações por email.
Se ainda não tem uma conta, cadastre-se aqui!

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Gabriel de Oliveira Inacio.pdf2.33 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.