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25/04/2013

Prognose do uso da terra em ambientes sujeitos à desertificação utilizando Cadeias de Markov e Autômatos Celulares

Dissertação de Mestrado defendida no Departamento de Engenharia Florestal da UFV pela Bacharel em Geografia Kelly de Oliveira Barros sobre a utilização de ferramentas de geoprocessamento para predizer o uso e ocupação da terra em ambientes sujeitos a desertificação

Área de estudo - bacia do Rio Vieira - em Montes Claros, MG
A desertificação é entendida como um processo de degradação da terra, limitado a regiões secas. O estudo pautou-se em analisar o desempenho de um modelo baseado em Cadeias de Markov e Autômatos Celulares para predizer o uso e ocupação da terra em ambientes sujeitos à desertificação. A área de estudo corresponde à bacia hidrográfica do rio Vieira, Montes Claros, Minas Gerais, delimitada a partir de um conjunto de dados SRTM. Foram utilizados os softwares ArcGIS 10.0 e o Idrisi Selva. As imagens do satélite foram classificadas em quatro classes de uso e ocupação da terra: Área urbana, Vegetação, Área agrícola/Pastagem e Solo exposto. Foi calculado o índice Kappa no software Idrisi. Uma análise quantitativa para cada classe de uso e ocupação da terra na área de estudo apontou que tanto a Área urbana e como o Solo exposto tiveram um aumento constante ao longo dos anos, enquanto que a Vegetação e Área agrícola/Pastagem apresentaram tendência de redução. Os resultados de Autômatos Celulares devem ser avaliados separadamente daqueles da Cadeia de Markov. Esta última mostrou-se eficiente na predição quantitativa das mudanças de uso da terra. Em relação aos Autômatos Celulares, pôde-se perceber um desempenho mediano na espacialização das classes. Especificamente, no que se refere à desertificação, o emprego do modelo CA_Markov foi eficaz para estimar a área total da classe de maior suscetibilidade a este processo, o Solo exposto; entretanto, mostrou-se ineficiente em sua espacialização. Mesmo com as ressalvas relacionadas ao desempenho dos Autômatos Celulares, pode-se considerar como boa a capacidade geral de predição do modelo CA_Markov.

Orientação e Banca
Orientador: Carlos Antônio Alvares Soares Ribeiro
Coorientadores: Elias Silva e Vicente Paulo Soares
Membro da banca: Igor Rodrigues de Assis

Para acesso à dissertação completa, acessar o link:
http://www.tede.ufv.br/tedesimplificado/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=4290




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