Caboclo - Repositório Institucional UFRB CCAAB - Centro de Ciências Agrárias, Ambientais e Biológicas CCAAB - Cursos de Graduação CCAAB - Bacharelado em Engenharia Florestal - TCC
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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
metadata.dc.degree.level: Bacharelado
Título : Geoestatística na otimização de modelos digitais de elevação e no planejamento da mecanização florestal a partir de imagens SRTM e ASTER
metadata.dc.creator: Ferreira, Francisco de Assis Costa
metadata.dc.contributor.advisor1: Leite, Elton da Silva
metadata.dc.contributor.referee1: Poelking, Everton Luís
metadata.dc.contributor.referee2: Souza, Deoclides Ricardo de
metadata.dc.description.resumo: Os modelos digitais de elevação (MDEs) são fundamentais na determinação do planejamento da mecanização florestal. Objetivou-se avaliar a geoestatística na otimização de modelos digitais de elevação e no planejamento da mecanização florestal a partir de imagens SRTM e ASTER. No mapeamento de uso do solo determinou-se as áreas de preservação permanente, reserva legal e exploração florestal. Os MDEs avaliados foram derivados de imagens SRTM com 30 e 90 m de resolução espacial (RE) e ASTER com RE de 30 m, por meio da análise geoestatística obteve-se os modelos krigados, sendo: SRTM 30m krigado, SRTM 90m krigado e ASTER krigado. O MDE de referência foi extraído a partir da interpolação de curvas de nível equidistantes 10 metros na escala 1:25.000 obtidas por levantamento planialtimétrico com GPS geodésico. Foram gerados mapas com 3 classes de declividade utilizadas na mecanização florestal dos MDEs avaliados. Os MDEs originais e krigados foram avaliados pela análise descritiva, raiz quadrada do erro médio quadrático da elevação(RMSE), avaliação visual e numérica. Os resultados revelaram que o RMSE não foi suficiente para avaliar a precisão dos modelos para determinação do planejamento da mecanização florestal. As análises comprovaram que a utilização da geoestatística permitiu otimizar os MDEs gratuitos, com destaque ao SRTM 30m, apresentando potencial para ser utilizado no planejamento da mecanização florestal.
Palabras clave : Semivariograma
Krigagem ordinária
Planejamento florestal
MDEs (modelos digitais de elevação)
Resumen : Digital elevation models (DEMs) are critical in determining the planning of forest mechanization. The objective was to evaluate the geostatistics in optimizing digital elevation models and planning of forest mechanization from SRTM and ASTER images. In land use mapping was determined the areas of permanent preservation, legal reserve and logging. The derivatives were evaluated DEMs SRTM images 30 and 90 m spatial resolution (ER) and Aster RE 30 m by means of geostatistical analysis gave the krigados models, namely: krigado SRTM 30m, 90m SRTM krigado and Aster krigado. The reference MDE was extracted from the interpolation equidistant contour lines 10 meters in 1: 25.000 obtained by planialtimetric survey with geodetic GPS. Maps were generated with three slope classes used in forest mechanization of assessed MOUs. The original MOUs and krigados were evaluated by descriptive analysis, square root of the mean squared elevation error (RMSE), visual and numerical evaluation. The results showed that the RMSE was not sufficient to assess the models' accuracy to determine the planning of forest mechanization. The analyzes showed that the use of geostatistics allowed optimize free MOUs, highlighting the SRTM 30 m, with potential to be used in the planning of forest mechanization.
metadata.dc.subject.en: Semivariogram
Ordinary kriging
Forest planning
DEMs (digital elevation models)
Editorial : Universidade Federal do Recôncavo da Bahia
metadata.dc.publisher.department: CCAAB - Centro de Ciências Agrárias, Ambientais e Biológicas
Fecha de publicación : 30-abr-2015
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.date.available: 2023-09-12T19:11:19Z
URI : http://ri.ufrb.edu.br/jspui/handle/123456789/2654
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