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Título: Uso do sensoriamento remoto para detectar neossolos quartzarênicos: estudo de caso em Cianorte – PR
Autor(es): Martinez, Henrique da Silva
Orientador(es): Ferreira, José Hilário Delconte
Palavras-chave: Sensoriamento remoto
Solos - Erosão
Levantamentos do solo
Remote sensing
Soil erosion
Soil surveys
Data do documento: 2015
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Campo Mourao
Citação: MARTINEZ, Henrique da Silva. Uso do sensoriamento remoto para detectar neossolos quartzarênicos: estudo de caso em Cianorte – PR. 2015. 57 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2015.
Resumo: Esse trabalho de conclusão de curso apresenta uma pesquisa na área de sensoriamento remoto visando à identificação dos Neossolos Quartzârênicos no noroeste do estado do Paraná. Esses solos apresentam alta suscetibilidade aos processos erosivos o que pode causar problemas como perda de solos, produtividade e assoreamento dos corpos hídricos. No programa Google Earth® foram selecionados 5 pontos dentro da cidade de Cianorte que, supostamente, ocorriam Neossolos Quartzarênicos. Depois dessa seleção foi utilizada uma imagem RapidEye® que abrange parte do município de Cianorte e os pontos de verificação. Essa imagem foi utilizada para calcular os índices MSBI (Misra Soil Brightness Index, SBIMSS (Tasselled Cap - Soil Brightness Index MSS) e SBL (Soil Background Line), sendo que depois de calculados esses índices foram importados para o SIG SPRING e transformados em imagem, podendo assim, associá-los com as bandas da cena RapidEye®. Dessa forma, pode-se realizar composições coloridas e retirar amostras de pixels das áreas identificadas como Neossolos Quartzarênicos. Os resultados que destacaram com mais eficiência os Neossolos Quartzarênicos foram encontrados no segundo fatiamento com intervalo de 14583,33 a 17500 para o índice MSBI e 12437,5 a 14312,5 para o índice SBIMSS, sendo que para o índice SBL não foram encontrados resultados satisfatórios para os Neossolos Quartzarênicos. No entanto, além de destacar os Neossolos Quartzarênicos os fatiamentos realizados também destacaram outros elementos da imagem como os telhados. Dessa forma, foi realizado o teste estatístico análise dos componentes principais (PCA), que obteve um resultado de 78,32% de diferença entre as amostras de Neossolos Quartzarênicos e telhados para o índice MSBI e 77,35%% para o índice SBIMSS. Esse resultado deve-se principalmente a composição dos Neossolos Quartzarênicos que são formados basicamente por areia, o que proporciona uma uniformização na reflectância dessas amostras, já os telhados são formados por materiais distintos o que resulta em percentual de reflectância diferente para cada tipo de material. Assim, os índices MSBI e SBIMSS foram os que destacaram com mais eficiência os Neossolos Quartzarênicos, sendo que para o índice SBL não foram encontrados resultados nos três fatiamentos realizados. Cabe destacar que nesse trabalho os resultados apresentados foram em função dos índices MSBI e SBIMSS e não diretamente da reflectância dos telhados e Neossolos Quartzarênicos, além disso esse trabalho pode ser um ponto de partida para futuras pesquisas na área, já que não foram encontrados trabalhos similares no Brasil.
Abstract: This course conclusion work presents a study in the area of remote sensing aiming to identify the Quartzipsamments Neosols in northwestern Paraná state. These soils present high susceptibility to erosion which can cause problems such as loss of soil, productivity and silting of water bodies. On the Google Earth® program 5 points were selected inside the city of Cianorte, which supposedly ocurred Quartzipsamments Neosols. After this selection, it was used one RapidEye® image covering part of the Cianorte municipaliy and the verification points. This image was used to calculate the indexes MSBI (Misra Soil Brightness Index, SBIMSS (tasselled Cap - Soil Brightness Index MSS) and SBL (Soil Background Line), and then these indexes calculated were imported to the GIS SPRING and transformed into image, being possible then, to associate them with the bands of RapidEye® scene. Thus, one can perform color compositions and take samples of pixels of the areas identified as Quartzipsamments Neosols. The results that highlighted with more efficiently the Quartzipsamments Neosols were found in the second slicing with an interval from 14583.33 to 17500 for the MSBI index and from 12437.5 to 14312.5 for the SBIMSS index, and for the SBL index no satisfactory results were found for the Quartzipsamments Neosols. However, besides highlighting the Quartzipsamments Neosols the slicing performed also managed to highlight other elements from the image such as the roofs.Thus, it was performed the statistical test Principal Component Cnalysis (PCA), which received a 78.32% score of difference among the samples of Quartzipsamments Neosols and roofs for MSBI index and 77.35% for SBIMSS index. This result is mainly due to the composition of Quartzarenic Neosols which are basically formed of sand, which provides a uniform reflectance on these samples, since the roofs are made of different materials which results in different reflectance percentage for each type of material. Thus, MSBI and SBIMSS indexes were the ones that highlighted more effectively the Quartzarenic Neosols, and for the SBL index no results were found in the three slicing performed. It Is worth mentioning that in this study the results were in function of the indexes MSBI SBIMSS and not directly from the reflectance of roofs and Quartzarenic Neosols, furthermore this work can act as a starting point for future research in the area, since there were no similar studies found in Brazil.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6800
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