XX SBSR
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Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
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Evento Nacional - Trabalho Externo
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Palavras-Chave
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Resumo
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As zonas ripárias são áreas sazonalmente saturadas, sendo as áreas mais dinâmicas das bacias hidrográficas, determinando o estabelecimento da mata ciliar e possuindo importância no equilíbrio natural da bacia. Sua delimitação possui literatura consolidada em áreas declivosas e pequenas bacias, porém ainda carecendo de métodos em áreas planas. O presente trabalho propõe a delimitação de zonas ripárias em áreas de planícies através de modelagem multitemporal que considera o máximo valor do índice NDWI por pixel na série histórica de imagens do satélite Landsat, aplicada às bacias dos rios Macacu e Caceribu, no estado do Rio de Janeiro. A metodologia encontra-se em consonância com o conceito da máxima superfície de inundação em 50 anos como critério de definição da zona ripária e com aplicações do NDWI para identificação de solos úmidos relacionados a dados pluviométricos. Os resultados constataram que 62% da área de planície em tais bacias é sazonalmente alagável. ABSTRACT: Riparian zones are seasonally saturated areas, being the most dynamic areas of hydrographic basins, determining the establishment of riparian forest and having importance in the natural balance of the basin. Its delimitation has consolidated literature in sloping areas and small watersheds, but still lacking methods in flat areas. The present work proposes the delimitation of riparian zones in lowland areas through multitemporal modeling that considers the maximum value of the NDWI index per pixel in the historical series of Landsat satellite images, applied to the Macacu and Caceribu river watersheds, in the Rio de Janeiro state. The methodology is in line with the concept of the maximum inundation surface in 50 years as a criterion for defining the riparian zone and with applications of the NDWI for the identification of wet soils related to rainfall data. The results found that 62% of the lowland area in such basins is seasonally flooded.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
FileName
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