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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dc.creatorFerreira, Francisco de Assis Costa-
dc.date.accessioned2023-09-12T19:11:19Z-
dc.date.available2023-09-12T19:11:19Z-
dc.date.issued2015-04-30-
dc.identifier.urihttp://ri.ufrb.edu.br/jspui/handle/123456789/2654-
dc.description.abstractDigital 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Recôncavo da Bahiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectSemivariogramapt_BR
dc.subjectKrigagem ordináriapt_BR
dc.subjectPlanejamento florestalpt_BR
dc.subjectMDEs (modelos digitais de elevação)pt_BR
dc.titleGeoestatística na otimização de modelos digitais de elevação e no planejamento da mecanização florestal a partir de imagens SRTM e ASTERpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.description.resumoOs 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.pt_BR
dc.degree.levelBachareladopt_BR
dc.contributor.advisor1Leite, Elton da Silva-
dc.contributor.referee1Poelking, Everton Luís-
dc.contributor.referee2Souza, Deoclides Ricardo de-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCCAAB - Centro de Ciências Agrárias, Ambientais e Biológicaspt_BR
dc.publisher.initialsUFRBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTALpt_BR
dc.subject.enSemivariogrampt_BR
dc.subject.enOrdinary krigingpt_BR
dc.subject.enForest planningpt_BR
dc.subject.enDEMs (digital elevation models)pt_BR
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