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dc.creatorSouza, Ana Paula Sena-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7543303893970122por
dc.contributor.advisor1Silva, George Olavo Mattos-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3195402177351233por
dc.date.accessioned2019-09-17T20:43:53Z-
dc.date.issued2019-04-05-
dc.identifier.citationSOUZA, Ana Paula Sena. Sensoriamento remoto e sistemas de informações geográficas aplicados ao mapeamento dos manguezais na região do baixo sul da Bahia. 2019. 75f. Dissertação (Mestrado em Modelagem em Ciência da Terra e do Ambiente) - Universidade Estadual de Feira de Santana, Feira de Santana, 2019.por
dc.identifier.urihttp://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/885-
dc.description.resumoOs manguezais brasileiros ocupam uma área equivalente a 25.000 km2 e são encontrados ao longo de quasetoda a extensão da costa brasileira. Na Bahia, estima-se que os manguezais ocupam uma área de1.000 km2, com o destaque para a região do Baixo Sul, onde as maiores florestas estão situadas entre os municípios de Valença e Maraú. Os mangues são de fundamental importância econômica para a sustentação das comunidades pesqueiras do seu entorno. O objetivo do estudo foi mapear e analisar a variação espacial e temporal das áreas de cobertura de manguezais dos territórios da pesca artesanal em quatro municípios da região do Baixo Sul da Bahia, por meio de um mapeamento utilizando técnicas de Sensoriamento Remoto e o Sistema de Informações Geográficas.Foram utilizadas imagens de sensor Landsat 5, 8 dos anos de 1994 e 2017 por meio de classificação supervisionada utilizando o método MAXVER. Também foram usadas imagens de alta resolução do Google Earthparaidentificação e mapeamento dos principais vetores responsaveis pela supressão das áreas de manguezais. Posteriormente, os dados foram convertidos para formato vetorial (shapefile) e quantificados. Considerou-se necessário mapear e analisar as classes de uso e cobertura da zona costeira da área de estudo, para identificação dos fatores que afetam a integridade dos manguezais.A utilização das imagens de alta resolução do Google Earth permitiu identificar oito principais classes de uso e cobertura: manguezal, restinga, vegetação ombrófila densa, carcinicultura, loteamentos, tanques de camarão, área urbana e corpos d’água. No período analisado (1994-2017) foram identificados três vetores responsáveis pela supressão do manguezal: a expansão urbana, escavação de tanques para carcinicultura, e o avanço de áreas de apicum.A expansão urbana vem atingido sobretudo os manguezais do município de Valença;o avanço da carcinicultura vem ocorrendo no município de Nilo Peçanha, especificamente nas comunidades de São Francisco e Barra dos Carvalhos; enquanto Cairu é o município com maior redução da área de manguezal por processo aparentemente natural de avanço dos apicuns. Ressalta-se que a área total de manguezais da zona costeira do município de Nilo Peçanha sofreu uma redução de aproximadamente 18% da cobertura natural observada 2002 (4,31km2), restando em 2017 apenas 3,53 km2 de manguezais. No mesmo período, pode-se registrar uma expansão das áreas de cultivo (tanques) de camarão cinco vezes maior que a observada em 2002. Estes tanques estão localizados em Área de Proteção Permanente (APP), dentro de uma unidade de conservação estadual (APA do Pratigi), onde é proibida a supressão da vegetação nativa e instalação de qualquer empreendimento sem o devido processo de licenciamento ambiental.De uma forma geral, a classificação supervisionada foi satisfatória para os objetivos propostos no estudo realizado. O uso das ferramentas de Sensoriamento Remoto e Sistema de Informações Geográficas foram fundamentais na identificação dos vetores responsáveis pela supressão das áreas de manguezal na região do Baixo Sul da Bahia.A análise das imagens do Google Earth permitiu localizar e acompanhar a variação das áreas de cobertura de manguezal e das classes de uso e ocupação da zona costeira estuarina, em detalhes e qualidade excelentes, permitindo substituição do acesso in loco em áreas que exponha o pesquisador a riscos, ou que dispõe de poucos recursos financeiros, a partir da detecção remota, como demonstrado neste estudopor
dc.description.abstractBrazilian mangroves occupy an area equivalent to 25,000 km2 and are found along almost all 8,000 km of the Brazilian coast. In Bahia, it is estimated that the mangrove occupies an area around 1.000 km2. In Bahia, the high light is for the Baixo Sul region, where the largest forests are located between the municipalities of Valença and Maraú. The mangroves are of fundamental economic importance for the support of the regional fishing communities. The objective of the study was to map and analyze the spatial and temporal variation of the mangrove cover areas in the Southern Bahia, through a mapping using Remote Sensing techniques and the Geographic Information System. Landsat 5, 8 sensor images from the years 1994 and 2017 were used by supervised classification using the MAXVER method and high resolution images of Google Earth to the identification and mapping of the main vectors responsible for the suppression of mangrove areas. A Subsequently, the data wereconvertedto vector format (shapefile) and quantified. It wasconsiderednecessarytomapandanalyzethe classes of use andcoverageofthecoastal zone ofthestudyarea, toidentifythefactorsthataffecttheintegrityof mangroves. The use of high resolutionimagesof Google Earth allowedustoidentifyeightmain classes of use andcoverage: mangrove, restinga, denseombrophilousvegetation, shrimpfarming, allotments, shrimpfarming, urbanareaandwaterbodies. In theanalyzedperiod (1994-2017), three principal vectorsresponsible for mangrove suppressionwereidentified: urbanexpansion, excavationofshrimpponds, andtheadvanceof apicum areas. The urbanexpansionhasreachedmainlythe mangroves ofthemunicipalityof Valença; theadvanceofshrimpfarminghasbeenplace in themunicipalityof Nilo Peçanha, specifically in thecommunitiesof São Francisco and Barra dos Carvalhos; whileCairuisthemunicipalitywiththegreatestreductionofthe mangrove areabyapparently natural processofadvancementof apicuns. It isnoteworthythatthe total areaof mangroves in thecoastal zone ofthemunicipalityof Nilo Peçanha suffered a reductionofapproximately 18% ofthe natural cover observed in 2002 (4.31km2), remaining in 2017 only 3.53 km2 of mangroves. In thesameperiod, thereisanexpansionofshrimpfarmingareas (ponds) five times greaterthanthatobserved in 2002. Theseshrimpponds are located in PermanentProtectionAreas (APP), within a state Environmental ProtectionArea (APA ofPratigi), where it isprohibitedthesuppressionofnativevegetationwithoutdueprocessofenvironmentallicensing. In general, thesupervisedclassificationwassatisfactory for theobjectivesproposed in thestudy. The use of Remote SensingandGeographicInformation System tools were fundamental in identifyingthevectorsresponsible for thesuppressionof mangrove areas in thestudyarea. The analysisoftheimagesof Google Earth allowedtolocateand follow thevariationofthe mangrove cover areasandthe classes of use andoccupationoftheestuarinecoastal zone, in excellentdetailsandquality, allowingthesubstitutionfromremotesensing, oftheaccessin loco in areasofdifficultaccessorthatexposetheresearchertorisks, as demonstrated in thisstudy.Besides the mapping of the mangrove, it was necessary to map, analyze and understand the other classes of use and coverage of the Coastal Zone of the study area. The vectors identified, responsible for the suppression of the mangroves in the region were: apicum, shrimp farming and urbanization. Shrimpfarming is the main vector responsible for the suppression of mangroves in the municipality of NiloPeçanha, between the communities of São Francisco and Barra dos Carvalhoseng
dc.description.provenanceSubmitted by Verena Pereira (verenagoncalves@uefs.br) on 2019-09-17T20:43:53Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO_ANA__PAULA_SENA_SOUZA_FINAL.pdf: 5795517 bytes, checksum: 7c8975b896f806dce76aaebc8f52bd83 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-09-17T20:43:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO_ANA__PAULA_SENA_SOUZA_FINAL.pdf: 5795517 bytes, checksum: 7c8975b896f806dce76aaebc8f52bd83 (MD5) Previous issue date: 2019-04-05eng
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Bahia - FAPEBpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Estadual de Feira de Santanapor
dc.publisher.departmentDEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS HUMANAS E FILOSOFIApor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUEFSpor
dc.publisher.programMestrado em Modelagem em Ciência da Terra e do Ambientepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectGeotecnologiaspor
dc.subjectGoogle Earthpor
dc.subjectCarciniculturapor
dc.subjectCiências Ambientaispor
dc.subjectmangroveeng
dc.subjectsatelliteimagepor
dc.subjectartisanalfishingpor
dc.subject.cnpqMETEOROLOGIA::SENSORIAMENTO REMOTO DA ATMOSFERApor
dc.titleSensoriamento remoto e sistemas de informações geográficas aplicados ao mapeamento dos manguezais na região do baixo sul da Bahiapor
dc.typeDissertaçãopor
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