Banca de DEFESA: ALIBIA DEYSI GUEDES DA SILVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ALIBIA DEYSI GUEDES DA SILVA
DATA : 14/02/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

MAPEAMENTO DE USO DA TERRA E COBERTURA VEGETAL DO SEMIÁRIDO DO RIO GRANDE DO NORTE: ESTRATÉGIA BASEADA EM APRENDIZADO DE MÁQUINA E COMPUTAÇÃO EM NUVEM

 

PALAVRAS-CHAVES:

Semiárido; Classificação; Google Earth Engine; Algoritmos

PÁGINAS: 149
RESUMO:

As transformações na paisagem decorrentes da substituição de florestas nativas pelas atividades humanas têm gerado impactos significativos em áreas naturais. O mapeamento de uso e cobertura da terra torna-se essencial para subsidiar o planejamento territorial, visto que as alterações na vegetação de Caatinga em ambientes semiáridos estão associadas à variabilidade pluviométrica e à ação antrópica. Diante disso, esta pesquisa objetivou mapear o uso e a cobertura da terra no bioma Caatinga do estado do Rio Grande do Norte, para o ano de 2023, por meio da aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina e computação em nuvem. Além disso, procurou-se analisar a relevância de variáveis ambientais, principalmente os componentes climáticos, no comportamento espacial dos padrões de vegetação. A abordagem metodológica envolveu duas etapas principais: predição espacial da precipitação e classificação supervisionada, ambas utilizando o algoritmo Random Forest (RF). O processamento da coleção de imagens do LANDSAT-8 foi realizado na plataforma Google Earth Engine (GEE). A modelagem utilizou variáveis ambientais, como a precipitação estimada, temperatura de superfície, fatores topográficos e índices biofísicos. O recurso Feature Importance foi empregado para identificar a relevância das 153 covariáveis. Os resultados revelaram a média de acurácia geral de 0.83 e índice Kappa 0.80, produzindo um mapeamento com qualidade “muito boa”. A espacialização das classes de vegetação florestal e corpos hídricos foi amplamente consistente. Imprecisões foram detectadas entre Áreas Urbanas e Outros Usos, e entre Vegetação Savânica, Agricultura e Pastagem. Destacaram-se como variáveis de  maior importância a posição espacial, a altitude e o clima. As bandas NIR e SWIR demonstraram forte influência, assim como o índice de vegetação NDTI, bandas transformadas e imagens-fração. No entanto, os índices NDVI, GNDVI, EVI e SAVI obtiveram baixa relevância. Esta pesquisa explorou técnicas avançadas de processamento e análises de dados satelitais, a fim de obter um modelo de classificação com boa acurácia e alta confiabilidade para espacializar a heterogeneidade biofísica da Caatinga. A abordagem executada logrou êxitos, resultando em avaliações estatísticas positivas e espacialização das 12 classes agrupadas de maneira satisfatória.

MEMBROS DA BANCA:
Externa à Instituição - BETÂNIA QUEIROZ DA SILVA
Externo à Instituição - GETULIO FONSECA DOMINGUES - UFMG
Interno - 1818226 - JOAO SANTIAGO REIS
Presidente - 1726169 - SARA FERNANDES FLOR DE SOUZA
Externo à Instituição - WASHINGTON DE JESUS SANT'ANNA DA FRANCA ROCHA