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http://hdl.handle.net/123456789/8161
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | CARDOSO, Kalynne Maria de Oliveira | - |
dc.date.accessioned | 2024-10-25T16:49:12Z | - |
dc.date.available | 2024-10-25T16:49:12Z | - |
dc.date.issued | 2024-09-06 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/8161 | - |
dc.description | The rapid economic and demographic growth is accelerating urbanization and significantly transforming land use patterns in the Itapecuru River watershed. Research indicates that urbanization is a primary driver of agricultural land and natural space loss, leading to severe ecological consequences. This study employed advanced remote sensing methodologies, including satellite imagery and MapBiomas data, to systematically analyze land use and land cover changes over two decades. Additionally, predictive modeling for the year 2030 was conducted using the MOLUSCE plugin in QGIS, facilitating the projection of potential landscape change scenarios. The Kappa index was utilized for method validation to ensure the precision of the forecasts. The land use analysis revealed adverse environmental impacts, such as forest fragmentation and water quality degradation, attributable to unregulated urban expansion and intensified agricultural practices in the region. These findings highlight the urgent need for sustainable management strategies to mitigate negative impacts on local ecosystems. The modeling results illustrated significant spatiotemporal transition patterns, underscoring the necessity for proactive measures to address anticipated ecological changes by 2030. | pt_BR |
dc.description.abstract | O rápido crescimento econômico e demográfico está acelerando a urbanização e alterando significativamente o uso da terra na bacia hidrográfica do rio Itapecuru. Estudos apontam que a urbanização é um dos principais fatores impulsionadores da perda de áreas agrícolas e espaços naturais, com consequências sérias para a ecologia local. O presente estudo utilizou técnicas avançadas de sensoriamento remoto, como imagens de satélite e dados do MapBiomas, para analisar mudanças no uso e cobertura do solo ao longo de duas décadas, além de realizar uma modelagem de predição para o ano de 2030, utilizando o plugin MOLUSCE no QGIS, onde foi possível projetar cenários de mudança na paisagem. Para validação desse método utilizou-se o índice Kappa para garantir precisão nas previsões. A análise de uso da terra identificou impactos ambientais adversos, como fragmentação florestal e degradação da qualidade da água, resultantes da expansão desordenada e intensificação das atividades agropecuárias na região. Esses resultados destacam a necessidade de estratégias sustentáveis para mitigar os efeitos negativos sobre os ecossistemas locais. A modelagem revelou padrões significantes de transição espaço-temporal na previsão das mudanças futuras até 2030. Desse modo tais padrões de mudança alertam para a necessidade urgente de estratégias sustentáveis que minimizem impactos negativos nos ecossistemas locais. | pt_BR |
dc.publisher | UFMA | pt_BR |
dc.subject | Urbanização; | pt_BR |
dc.subject | Sensoriamento remoto; | pt_BR |
dc.subject | Modelagem espacial | pt_BR |
dc.subject | Urbanization; | pt_BR |
dc.subject | Remote sensing; | pt_BR |
dc.subject | Spatial modeling | pt_BR |
dc.title | Avaliação da dinâmica da paisagem da bacia hidrográfica do rio Itapecuru, Maranhão, Brasil. | pt_BR |
dc.title.alternative | Assessment of the landscape dynamics of the Itapecuru river basin, Maranhão, Brazil. | pt_BR |
dc.type | Other | pt_BR |
Aparece nas coleções: | TCCs de Graduação em Oceanografia do Campus do Bacanga |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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KALYNNE_M_O_CARDOSO__TCC.pdf | TCC de Graduação | 1,44 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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