Publicação: Análise baseada em aprendizado de máquina e dados de Sensoriamento Remoto sobre os impactos de fatores ambientais na vulnerabilidade de corpos hídricos: estudo de caso do Rio Paraguai, Brasil
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Data
2023-01-16
Autores
Orientador
Negri, Rogério Galante
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Engenharia Ambiental - ICT
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso restrito
Resumo
Resumo (português)
As mudanças naturais decorrentes da ação antrópica têm ocorrido em grande escala e de forma rápida, exigindo assim atenção e análises contínuas cada vez mais ágeis e acuradas. Dentre diferentes questões ambientais enfrentadas na atualidade, o monitoramento de recursos hídricos e o entendimento dos fatores que influenciam sua manutenção é um tópico de destaque. O uso das tecnologias de Sensoriamento Remoto atreladas com conceitos de Aprendizado de Máquina surgem como alternativas convenientes para estudos desta natureza. Neste contexto, esse trabalho propõe investigar os efeitos de componentes climáticas e de uso e ocupação do solo na manutenção da porção brasileira do Rio Paraguai, localizada no Mato Grosso, no período de 1985 a 2020. Essa região contempla a presença de três biomas brasileiros, sendo esses: o Cerrado, a Amazônia e o Pantanal. Por sua extensão o rio vem sendo ocupado pelo homem através da agropecuária e expansão urbana, na qual aumenta o uso do rio e altera os três biomas.Consequentemente, o uso do rio para despejo de matéria orgânica e inorgânica, e para a agropecuária vem sendo mais usado. Assim, este importante corpo hídrico tem apresentado perdas progressivas em sua abrangência ao longo das três últimas décadas. Após a reunião de dados de diferentes sensores remotos que englobam a área estudada, o uso de de modelos de regressão baseados em Aprendizado de Máquina permitiram identificar as variáveis ambientais influentes sobre a ocupação da lâmina d’água do Rio Paraguai.Os resultados obtidos permitiram identificar que a redução da área (lâmina) ocupada pelo Rio Paraguai decorre principalmente devido às mudanças de uso e ocupação do solo, com destaque para o incremento da agropecuária e decremento das áreas verdes nativas.
Resumo (inglês)
The natural changes resulting from anthropic action have occurred on a large scale and quickly,
thus demanding attention and continuous analyzes that are increasingly agile and accurate.
Among different environmental issues currently faced, monitoring water resources and understanding the factors that influence their maintenance is a prominent topic. The use of Remote
Sensing technologies linked with Machine Learning concepts emerge as convenient alternatives
for studies of this nature. In this context, this work proposes to investigate the effects of climate
components and land use and cover on the maintenance of the Brazilian portion of the Paraguay
River, located in Mato Grosso, from 1985 to 2020. This region includes the presence of three
Brazilian biomes, these being: the Cerrado, the Amazon and the Pantanal. Due to its extension,
the river has been occupied by man through agriculture and urban expansion, which increases the
use of the river and changes the three biomes. Consequently, the use of the river for the disposal
of organic and inorganic matter, and for agriculture and livestock has been more used. Thus, this
important body of water has presented progressive losses in its scope over the last three decades.
After gathering data from different remote sensors that encompass the studied area, the use of
regression models based on Machine Learning allowed identifying the influential environmental
variables on the occupation of the water depth of the Paraguay River. Concluding with a great
influence in the reduction of the blade found mainly due to the changes of land use and cover
with the increase of agriculture and decrease of the native green areas.
Descrição
Idioma
Português
