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dc.creatorCORREIA, Alice Pedrosa-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0537618174891585por
dc.contributor.advisor1PESSOA, Luiz Guilherme Medeiros-
dc.contributor.advisor-co1CANTALICE, José Ramon Barros-
dc.contributor.advisor-co2FREIRE, Maria Betânia Galvão dos Santos-
dc.contributor.referee1SOUZA, Rodolfo Marcondes Silva-
dc.contributor.referee2ROLIM NETO, Fernando Cartaxo-
dc.date.accessioned2023-06-26T20:51:28Z-
dc.date.issued2023-02-28-
dc.identifier.citationCORREIA, Alice Pedrosa. Avaliação de índices espectrais para a identificação da salinidade do solo na bacia do Pajeú - Semiárido de Pernambuco. 2023. 60 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.por
dc.identifier.urihttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/9128-
dc.description.resumoOs solos afetados por sais constituem umas das principais ameaças de degradação do ambiente que ocorrem em todo o mundo, especialmente em regiões áridas e semiáridas. Este estudo avaliou a viabilidade de identificar áreas salinizadas em diferentes classes de salinidade do solo usando índices espectrais na bacia hidrográfica do rio Pajeú, no Semiárido do Nordeste brasileiro, no estado de Pernambuco. Foram usados quinze índices espectrais que englobaram índices de vegetação e salinidade do solo extraídos de imagens do satélite Landsat-8 OLI. As análises estatísticas realizadas foram baseadas na estatística descritiva e regressão polinomial de segunda ordem (p < 0,05) entre a Condutividade Elétrica (CE) do solo e as reflectâncias espectrais dos índices. A correlação estatística entre as medições de campo de CE e os índices espectrais mostraram resultados variáveis para cada classe de salinidade avaliada. No entanto, o Vegetation Soil Salinity Index (VSSI) que é usado para discriminar entre o estresse do solo e da vegetação forneceu correlação com a CE medida em todas as classes de salinidade sendo considerado para prever áreas afetadas por sais em toda a bacia hidrográfica. O modelo de regressão considerado obteve previsões resultando em um coeficiente de determinação (R2) de 0,70 e um erro quadrático médio (RMSE) de 3,33. A utilização desse índice espectral para avaliação da salinidade do solo mostrou-se uma opção interessante a ser considera em programas de monitoramento do solo. No entanto, são necessárias pesquisas adicionais para melhorar o modelo de avaliação de salinidade em nível de bacia hidrográfica. Por fim, é delineada a eficiência do uso do sensoriamento remoto, seguido por observações do local, ser uma ferramenta poderosa na detecção de áreas afetadas por sais.por
dc.description.abstractSoils affected by salts is one of the main threats of soil degradation occurring worldwide, especially in arid and semi-arid regions. This study evaluates the feasibility of identifying salinized areas in different soil salinity classes using spectral indices in the Pajeú river basin, in the semi-arid region of northeastern Brazil in the state of Pernambuco. Fifteen spectral indices that encompassed vegetation and soil salinity indices were extracted from Landsat 8 satellite images. Statistical analyzes performed were based on descriptive statistics and second-order polynomial regression (p < 0.05) between Electrical Conductivity (EC) of the soil and the spectral reflectances of the indices. The study area was dominated by non-saline areas. Statistical correlation between EC field measurements and spectral indices showed variable results for each assessed salinity class. However, the Vegetation Soil Salinity Index (VSSI) which is used to discriminate between soil and vegetation stress provided correlation with EC across all salinity classes being considered to predict areas affected by salts across the watershed. The regression model considered obtained predictions resulting in a coefficient of determination (R2) of 0,70 and a mean squared error (RMSE) of 3,33. The use of this spectral index to assess soil salinity proved to be an interesting option to be considered in soil monitoring programs. However, further research is needed to improve the watershed level salinity assessment model. Finally, the efficiency of using remote sensing, followed by site observations, is outlined as a powerful tool in detecting areas affected by salts.eng
dc.description.provenanceSubmitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2023-06-26T20:51:27Z No. of bitstreams: 1 Alice Pedrosa Correia.pdf: 1268857 bytes, checksum: ba7a98c48303e8e4337520c617759c9a (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2023-06-26T20:51:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alice Pedrosa Correia.pdf: 1268857 bytes, checksum: ba7a98c48303e8e4337520c617759c9a (MD5) Previous issue date: 2023-02-28eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural de Pernambucopor
dc.publisher.departmentDepartamento de Tecnologia Ruralpor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFRPEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Ambientalpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectSemiáridopor
dc.subjectSalinidade do solopor
dc.subjectSensoriamento remotopor
dc.subjectAnálise de regressãopor
dc.subject.cnpqENGENHARIA AGRICOLA::ENGENHARIA DE AGUA E SOLOpor
dc.titleAvaliação de índices espectrais para a identificação da salinidade do solo na bacia do Pajeú - Semiárido de Pernambucopor
dc.title.alternativeEvaluation of spectral indices for the identification of soil salinity in the Pajeú basin – semi-arid region of Pernambucoeng
dc.typeDissertaçãopor
Aparece nas coleções:Mestrado em Engenharia Ambiental

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