Submitted by Marcelo Andrade Silva (marcelo.andradesilva@ufpe.br) on 2015-03-05T14:04:53Z No. of bitstreams: 2 TESE_Doutorado_Ailton_Feitosa_2012.pdf: 5362585 bytes, checksum: e10812f89b1f1647abb879bc8beddb9a (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-05T14:04:53Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE_Doutorado_Ailton_Feitosa_2012.pdf: 5362585 bytes, checksum: e10812f89b1f1647abb879bc8beddb9a (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012 / FACEPE CNPQ / O zoneamento das pequenas bacias do rio Pajeú foi realizado utilizando imagens de sensores remotos SRTM e Landsat, procedimentos de modelagem de dados em ambiente de SIG, com emprego das ferramentas dos softwares ERDAS Imagine 9.1 e ArcGis 9.3 e validação das informações no campo. De 467 bacias delimitadas para análise, foram selecionados 195 casos para caracterização dos ambientes de várzeas, através da aplicação de modelagem de dados, parâmetros morfométricos e critérios estatísticos de erros, acurácia e correlação. A modelagem dos dados foi realizada com critérios de extração de variáveis físicas, classificação de dados vetorizados, segmentação e classificação de pixels, para discriminar os níveis topográficos, a cobertura do solo e a planície de inundação em cada área selecionada. Os parâmetros morfométricos foram determinados em função da rede de drenagem e das variáveis morfológicas, com a aplicação de equações propostas para determinação desses parâmetros em pequenas bacias hidrográficas. Os critérios estatísticos empregados na validação dos resultados foram o índice de exatidão global (EG), que teve valor de 0,89 e o índice de Kappa (K), com valor de 0,83. Esses resultados encontrados foram considerados excelentes para todas as imagens. Para a identificação e caracterização das várzeas, foram utilizadas as técnicas de classificação digital da vegetação NDVI e EVI. Este último respondeu melhor ao objetivo geral desta pesquisa, que foi identificar e caracterizar as áreas de várzeas, para analisar e compreender seus usos atuais e potenciais na bacia hidrográfica do rio Pajeú. A estratificação das sub-bacias em 11 classes facilitou a classificação física e a identificação das similaridades entre elas. As sub-bacias apresentaram baixa capacidade de armazenamento de água no solo, em função do rápido escoamento das águas de chuvas. As variáveis morfométricas revelaram que a densidade da rede de drenagem, a declividade e a menor variação das cotas, junto à calha do canal principal, foram as características que mais contribuíram na identificação e caracterização dos ambientes de várzeas, com 94% de confiabilidade. Foram identificadas 352 áreas de várzeas nas sub-bacias analisadas. Essas áreas são as mais utilizadas no Pajeú, com 67% de suas terras destinadas às atividades agrícolas. Esse fato tem contribuído para o desaparecimento da vegetação nativa e a descaracterização da paisagem.

Submitted by Fernanda Rodrigues de Lima (fernanda.rlima@ufpe.br) on 2018-08-14T20:35:23Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Vladmir Fonseca Nascimento.pdf: 4442870 bytes, checksum: b12f2f35c0902b237243efe8baa482c0 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-08-16T19:43:08Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Vladmir Fonseca Nascimento.pdf: 4442870 bytes, checksum: b12f2f35c0902b237243efe8baa482c0 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-16T19:43:08Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Vladmir Fonseca Nascimento.pdf: 4442870 bytes, checksum: b12f2f35c0902b237243efe8baa482c0 (MD5) Previous issue date: 2017-02-22 / Utilizando ferramentas de geoprocessamento e informações de sensoriamento remoto, este estudo tem o objetivo de detectar as barragens existentes na bacia do Riacho Quixaba, sub-bacia do Rio Pajeú e delimitar as feições das bacias hidráulicas desses açudes com eficiência, bem como comparar as curvas Cota x Área x Volume das barragens monitoradas na bacia do Pajeú, com as curvas obtidas por modelos digitais do terreno de alta resolução. 79 barragens foram identificadas através de ortofotos na bacia do Riacho Quixaba, e com base nos modelos digitais do terreno fornecidos pelo programa Pernambuco Tridimensional e usando programas de sistema de informações geográficas, foram aplicadas técnicas de detecção simultânea dos barramentos existentes na área de estudo, detectando corretamente 66,30% dos açudes da região. Empregando os mesmos programas e base de dados, foram realizados estudos para identificação de bacias hidráulicas, com a finalidade de representar com maior fidelidade os lagos formados pelos reservatórios quando cheios. Levantaram-se, a partir de modelos digitais do terreno, as curvas Cota x Área x Volume de 29 reservatórios cadastrados e inseridos na bacia do Pajeú. A capacidade de acumulação dos reservatórios secos somadas foi 12,41% inferior ao disponibilizado pelos gestores de recursos hídricos. / Using geoprocessing tools and remote sensing information, this study aims to detect existing dams in the Quixaba Creek Basin, sub-basin of Pajeú River, and to delineate the hydraulic basin features of these dams efficiently, as well as compare Area x Capacity curves of the reservoirs registered in the Pajeú basin and currently used by the water management agencies, with the curves obtained by high resolution Digital Terrain Models. 79 dams were identified through orthophotos in the Quixaba Creek Basin, and based on the digital terrain models provided by the Pernambuco Tridimensional program and using GIS programs, simultaneous detection techniques were applied to existing dams in the study area, detecting 66.30% dams of the region correctly. Using the same programs and database, studies were carried out to identify hydraulic basins, in order to represent with greater fidelity the lakes formed by the reservoirs when filled. From the digital terrain models, the Area x Capacity curves of 29 reservoirs registered and inserted in the Pajeú basin were developed. The accumulation capacity of the combined dry reservoirs was 12.41% lower than that provided by the water resource managers.