Comparação entre imagens de satélite e drone para análise de supressão da vegetação nativa em áreas rurais
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Data
Orientador
Furlan, Lucas Moreira 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Rio Claro - IGCE - Engenharia Ambiental
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
O presente Trabalho de Conclusão de Curso aborda a temática da preservação ambiental e da busca por soluções sustentáveis, contextualizando o cenário da expansão agrícola no Brasil e os impactos da produção de biocombustíveis, regida pela Política Nacional de Biocombustíveis (RenovaBio). O objetivo geral do estudo foi realizar uma comparação quantitativa e qualitativa entre dados de sensoriamento remoto de diferentes plataformas, orbital e suborbital, para a análise de supressão da vegetação nativa em áreas rurais. Para isso, a metodologia concentrou se no monitoramento multitemporal de um imóvel rural em Altinópolis, São Paulo, uma região caracterizada pela monocultura tecnificada de cana-de-açúcar. Foram utilizadas imagens de satélite Sentinel-2 Level 2A e CBERS-4A para a análise de longo prazo (2017 a 2025), eimagens de altíssima resolução obtidas com o Drone DJI Mavic Air 2S para detalhamento e validação. O processamento e análise dos dados, incluindo a aplicação do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e classificação manual, foram realizados no software ArcGIS Pro. Os resultados preliminares, evidenciados pela análise temporal, apontam para um declínio contínuo da vegetação nativa na área de estudo, com supressão visível nas bordas dos fragmentos. Conclui-se que, embora as imagens de drone se mostrem superiores em resolução espacial (2 a 5 centímetros), sendo essenciais para a identificação precisa de pequenas alterações, as imagens de satélite são mais viáveis para a cobertura de grandes áreas, sendo o mais indicado, o satélite CBERS-4A. Também pode ser considerada a combinação complementar de satélite (para visão panorâmica) e drone (para validação e detalhe) como a abordagem mais robusta para o monitoramento ambiental e o combate à supressão da vegetação nativa, visando a sustentabilidade e a efetividade do RenovaBio.
Resumo (inglês)
This Undergraduate Thesis addresses the theme of environmental preservation and the quest for sustainable solutions, contextualizing the scenario of agricultural expansion in Brazil and the impacts of biofuel production, governed by the National Biofuels Policy (RenovaBio). The general objective of the study was to conduct a quantitative and qualitative comparison between remote sensing data from different platforms, orbital and suborbital, to analyze the suppression of native vegetation in rural areas. To this end, the methodology focused on the multitemporal
monitoring of a rural property in Altinópolis, São Paulo, a region characterized by technified sugarcane monoculture. Sentinel-2 Level 2A and CBERS-4A satellite imagery were used for long-term analysis (2017 to 2025), while very high-resolution images obtained with a DJI Mavic Air 2S Drone were used for detailing and validation. Data processing and analysis, including the application of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and manual classification, were performed using ArcGIS Pro software. Preliminary results, evidenced by temporal analysis, indicate a continuous decline of native vegetation in the study area, with visible suppression at the edges of the fragments. It is concluded that, although drone imagery proves superior in spatial resolution (2 to 5 centimeters), essential for the precise identification of small changes, satellite imagery is more feasible for covering large areas, with the CBERS 4A satellite being the most suitable. Furthermore, the complementary combination of satellite (for overview) and drone (for validation and detail) can be considered the most robust approach for environmental monitoring and combating native vegetation suppression, aiming for sustainability and the effectiveness of RenovaBio.
Resumo (espanhol)
Esta Tesis de Grado aborda el tema de la preservación ambiental y la búsqueda de soluciones sostenibles, contextualizando el escenario de la expansión agrícola en Brasil y los impactos de la producción de biocombustibles, regida por la Política Nacional de Biocombustibles (RenovaBio). El objetivo general del estudio fue realizar una comparación cuantitativa y cualitativa entre datos de teledetección de diferentes plataformas, orbitales y suborbitales, para analizar la supresión de vegetación nativa en áreas rurales. Para tal fin, la metodología se centró en el monitoreo multitemporal de una propiedad rural en Altinópolis, São Paulo, una región caracterizada por el monocultivo tecnificado de caña de azúcar. Se utilizaron imágenes satelitales Sentinel-2 Nivel 2A y CBERS-4A para el análisis a largo plazo (2017 a 2025), mientras que imágenes de muy alta resolución obtenidas con un Dron DJI Mavic Air 2S se utilizaron para el detallado y la validación. El procesamiento y análisis de datos, incluida la aplicación del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y la clasificación manual, se realizaron utilizando el software ArcGIS Pro. Los resultados preliminares, evidenciados por el análisis temporal, indican una disminución continua de la vegetación nativa en el área de estudio, con supresión visible en los bordes de los fragmentos. Se concluye que, aunque las imágenes de drones resultan superiores en resolución espacial (2 a 5 centímetros), esencial para la identificación precisa de pequeños cambios, las imágenes satelitales son más viables para cubrir grandes áreas, siendo el satélite CBERS-4A el más adecuado. Además, la combinación complementaria de satélite (para una visión general) y dron (para validación y detalle) puede considerarse el enfoque más robusto para el monitoreo ambiental y el combate a la supresión de vegetación nativa, buscando la sostenibilidad y la efectividad de RenovaBio.
Descrição
Palavras-chave
Sistemas de informação geográfica, Imagens multiespectrais, Drone, Geoprocessamento, Satélites artificiais em sensoriamento remoto
Idioma
Português
