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dc.description.resumoOs fenômenos terrestres vêm sendo, a cada dia, mais bem compreendidos com a adoção de uma abordagem multi e interdisciplinar, por meio da integração do estudo das diversas variáveis que controlam os sistemas naturais, mesmo que modificados em relação aos originais, como, por exemplo, os ecossistemas agrícolas (VIDAL-TORRADO et al., 2005). Embora as modificações antrópicas das paisagens em todo o mundo tenham acontecido ao longo da história, prioritariamente para obtenção de alimentos e outros itens essenciais, o ritmo e a magnitude das mudanças recentes têm ocorrido sem precedentes (ANTUNES et al., 2019). Fernandes et al. (2015) afirmam que, os estudos da cobertura florestal ou da cobertura e do uso da terra, sua dinâmica e seus impactos aumentaram com as pesquisas quanto às mudanças ambientais nas últimas décadas, quanto a região semiárida do Brasil (SILVA et al., 2011; CUNHA et al., 2012; SILVA et al., 2013; SILVA et al., 2014). Silva et al. (2009), avaliando a dinâmica espaço-temporal da vegetação do semiárido de Pernambuco, verificaram que a Caatinga diminuiu, mostrando que as áreas analisadas encontra-se em processo de perda da vegetação. Na perspectiva moderna de gestão do território, toda ação de planejamento, ordenamento ou monitoramento do espaço deve incluir a análise dos diferentes componentes do ambiente. Como consequência natural, o uso de geoprocessamento em projetos ambientais requer o uso intensivo de técnicas de integração de dados e combine ferramentas de análise espacial, processamento de imagens e geoestatística (CÂMARA & MEDEIROS, 1998). De acordo com Facco et al. (2017), a análise temporal de imagens de Sensoriamento Remoto de um município, quando realizada através de técnicas de processamento digital propicia o reconhecimento de mudanças nas atividades agrícolas e pecuárias, principal fonte de renda da população rural, bem como mudanças nas áreas florestais nativas amparadas pela legislação ambiental. Dada a repetividade com que as imagens de satélite são adquiridas, é possível reconhecer alterações ocorridas na paisagem de uma região, num dado período de tempo, através da análise da extensão e do tipo de mudanças no uso, como o desmatamento, a expansão urbana e as variações sazonais da vegetação (RIDD & LIU, 1998). Conforme Francisco et al. (2012), na atualidade, o avanço da tecnologia da informação, a disponibilização de imagens de satélite em altas resoluções e de programas computacionais para a análise ambiental houve um grande avanço nos estudos relacionados à gestão dos recursos naturais. Com o crescente desenvolvimento das aplicações Web destinadas à obtenção e visualização dos dados geoespaciais, bem como a disseminação de bases geográficas, o Projeto de Mapeamento Anual do Uso e Cobertura da Terra no Brasil - MapBiomas© apresenta uma iniciativa que envolve uma rede colaborativa com especialistas nos biomas, usos da terra, sensoriamento remoto, SIG e ciência da computação que utiliza processamento em nuvem e classificadores automatizados desenvolvidos e operados a partir da plataforma Google Earth Engine para gerar uma série histórica de mapas anuais de uso e cobertura da terra do Brasil (MAPBIOMAS, 2021). Gomes et al. (2017) e Lima et al. (2017) e Almeida et al. (2018) apresentam aplicações dessa ferramenta para analisar o uso e cobertura dos solos de Petrolândia, Brejinho e do Agreste Pernambucano, e no Estado de Alagoas, Silva et al. (2019) no município de Delmiro Gouveia. Neste contexto, o recurso à representação dos fluxos por intermédio de diagramas de Sankey tem sido prática comum em diversas áreas, por Schmidt (2008) na análise dos fluxos de energia por Soundararajan et al. (2014); na dinâmica de alteração da ocupação do solo por Cuba (2015) e Antunes et al. (2019); na análise de fluxos de base florestal por Lenglet et al. (2017); na caracterização dos fluxos de biomassa por Camia et al. (2018) e por Cunha e Marques (2021). Conforme Schmidt (2008), o Diagrama de Sankey foi inicialmente proposto para representar o fluxo de energia e sua distribuição ao longo de várias direções. Cada direção é representada por uma linha ou seta, cuja espessura indica a sua proporção ou quantidade de energia. Linhas mais espessas representam maior quantidade de energia sendo transmitida por aquela direção, enquanto que linhas mais finas representam menor energia sendo transmitida. O mesmo conceito pode ser aplicado a outros tipos de variáveis e magnitudes. A estatística descritiva compreende técnicas que se usam para resumir e descrever dados. A estatística descritiva, segundo Silvestre (2007), é constituída pelo conjunto de métodos destinados à organização e descrição dos dados através de indicadores sintéticos ou sumários. Várias pesquisas em diversas áreas e com variadas ferramentas a utilizaram, como Lima et al. (2009) em variabilidade espacial da textura de solo e vegetação; Motomiya et al. (2012) em índice de vegetação de algodão; Francisco et al. (2012) mapeamento a caatinga; Zanzarini et al. (2013) na correlação espacial do índice de vegetação; Francisco et al. (2016a) na discriminação de cenários pluviométricos; Francisco et al. (2016b) no mapeamento da insolação; Macedo et al. (2015) na caracterização espaço-temporal e quantificação da cobertura vegetal; Santos et al. (2019) em correlação entre índices de vegetação; e Francisco et al. (2021) no estudo da dinâmica temporal da cobertura e uso da terra. Devido à necessidade de se conhecer melhor a dinâmica temporal da cobertura e uso do solo de áreas da região semiárida, propõe-se um estudo de avaliação de dados obtidos pelo MapBiomas©. Portanto, este trabalho objetiva avaliar estatisticamente dados temporais da cobertura e uso da terra do município de Patos, Estado da Paraíba, utilizando uma série do Mapbiomas© de 36 anos entre 1985 a 2020.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqCiências Agrárias.pt_BR
dc.titleDinâmica temporal da cobertura e uso das terras de região semiárida.pt_BR
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29398-
dc.date.accessioned2023-04-17T17:36:15Z-
dc.date.available2023-04-17-
dc.date.available2023-04-17T17:36:15Z-
dc.typeLivropt_BR
dc.subjectGeoprocessamentopt_BR
dc.subjectCaatingapt_BR
dc.subjectGeotecnologiapt_BR
dc.subjectDinâmica temporal - cobertura e uso das terraspt_BR
dc.subjectEstatística descritivapt_BR
dc.subjectPatos - PB - cobertura e uso da terrapt_BR
dc.subjectDados de cobertura e uso da terra - Patos - PBpt_BR
dc.subjectCobertura e uso das terras - Patos - PBpt_BR
dc.subjectMapbiomas©pt_BR
dc.subjectSoftware Mapbiomas©pt_BR
dc.subjectProjeto Mapbiomas©pt_BR
dc.subjectMapeamento de cobertura e uso das terras - Patos - PBpt_BR
dc.subjectRegião Semiárida - cobertura e uso das terraspt_BR
dc.subjectSemiárido Paraibano - cobertura e uso das terraspt_BR
dc.subjectSatélite Landsat - imagenspt_BR
dc.subjectAplicação web Mapbiomas©pt_BR
dc.subjectGeoprocessingpt_BR
dc.subjectcaatingapt_BR
dc.subjectGeotechnologypt_BR
dc.subjectTemporal dynamics - land cover and usept_BR
dc.subjectDescriptive statisticspt_BR
dc.subjectPatos - PB - land cover and usept_BR
dc.subjectData on land cover and use - Patos - PBpt_BR
dc.subjectLand cover and use - Patos - PBpt_BR
dc.subjectMapbiomas©pt_BR
dc.subjectMapbiomas© softwarept_BR
dc.subjectProject Mapbiomas©pt_BR
dc.subjectLand cover and use mapping - Patos - PBpt_BR
dc.subjectSemi-arid Region - land cover and usept_BR
dc.subjectSemi-arid region of Paraíba - land cover and usept_BR
dc.subjectLandsat satellite - imagespt_BR
dc.subjectMapbiomas© web applicationpt_BR
dc.subjectGeoprocesamientopt_BR
dc.subjectGeotecnologíapt_BR
dc.subjectDinámica temporal - cobertura y uso del suelopt_BR
dc.subjectEstadísticas descriptivaspt_BR
dc.subjectPatos - PB - cobertura y uso del suelopt_BR
dc.subjectDatos de cobertura y uso del suelo - Patos - PBpt_BR
dc.subjectCobertura y uso del suelo - Patos - PBpt_BR
dc.subjectProyecto Mapbiomas©pt_BR
dc.subjectRegión Semiárida - cobertura y uso del suelopt_BR
dc.subjectRegión semiárida de Paraíba - cobertura y uso del suelopt_BR
dc.subjectSatélite Landsat - imágenespt_BR
dc.subjectAplicación web Mapbiomas©pt_BR
dc.subjectGéotraitementpt_BR
dc.subjectGéotechnologiept_BR
dc.subjectDynamique temporelle - occupation et utilisation du solpt_BR
dc.subjectStatistiques descriptivespt_BR
dc.subjectPatos - PB - occupation et utilisation du solpt_BR
dc.subjectDonnées sur l'occupation et l'utilisation des terres - Patos - PBpt_BR
dc.subjectOccupation et utilisation du sol - Patos - PBpt_BR
dc.subjectMapbiomes©pt_BR
dc.subjectLogiciel Mapbiomas©pt_BR
dc.subjectProjet Mapbiomas©pt_BR
dc.subjectCartographie de l'occupation et de l'utilisation des terres - Patos - PBpt_BR
dc.subjectRégion semi-aride - couverture et utilisation des terrespt_BR
dc.subjectRégion semi-aride de Paraíba - couverture et utilisation du solpt_BR
dc.subjectSatellite Landsat - imagespt_BR
dc.subjectApplication web Mapbiomas©pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorFRANCISCO, Paulo Roberto Megna.-
dc.creatorMORAES NETO, João Miguel de.-
dc.creatorSILVA, Viviane Farias.-
dc.creatorRIBEIRO, George do Nascimento.-
dc.creatorSANTOS, Djail.-
dc.creatorAYRES, Cypson Dutra Junqueira.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeTemporal dynamics of land cover and land use in a semi-arid region.pt_BR
dc.identifier.citationFRANCISCO, Paulo Roberto Megna; MORAES NETO, João Miguel de; RIBEIRO, George do Nascimento; SANTOS, Djail; AYRES, Gypson Dutra Junqueira. Dinâmica temporal da cobertura e uso das terras de região semiárida. Campina Grande - PB: EPTEC, 2022. ISBN: 978-65-00-51399-8. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29398pt_BR
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