Submitted by Romulus Lima (romulus.lima@ufpe.br) on 2015-03-03T19:00:28Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação_Final_Silva,L.M..pdf: 7435364 bytes, checksum: 0c76394291bf94e12b0af3ea96f08b49 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-03T19:00:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação_Final_Silva,L.M..pdf: 7435364 bytes, checksum: 0c76394291bf94e12b0af3ea96f08b49 (MD5) Previous issue date: 2013 / O avanço da urbanização vem provocando grandes transformações nas relações sociais e morfológica das áreas costeiras. As informações cartográficas e históricas quando comparadas ao longo do tempo tornam-se uma ferramenta poderosa para detectar mudanças de determinadas feições. O presente trabalho tem como objetivo modelar dados de diversas fontes como GNSS (Global Navigation Satellite Systems) e sensoriamento remoto (ortofotos e imagens de satélites artificiais) para posteriormente prover a espacialização da vulnerabilidade costeira à erosão utilizando a lógica fuzzy. A área de estudo concentra-se no litoral de Recife e de Jaboatão dos Guararapes formada respectivamente pelas praias de Boa Viagem e Piedade que totalizam aproximadamente 12 km de linha de costa. O método aplicado para análise da vulnerabilidade utilizou variáveis linguísticas, partições fuzzy, intervalos e análises paramétricas que caracterizam a modelagem fuzzy. Os resultados finais obtidos a partir de vários testes incluindo dois resultados com diferentes números de regras e análises paramétricas da modelagem fuzzy são apresentados através de dados numéricos e gráficos. Os mapas temáticos de vulnerabilidade costeira à erosão contêm dois tipos de classes primeiro: baixa, baixa/moderada, moderada, moderada/alta, alta, alta/muito alta e muito alta e o segundo após a defuzzificação dos graus de pertinência foram espacializadas as seguintes classes: baixa, moderada, alta e muito alta. Após a análise dos níveis de vulnerabilidade à erosão costeira ao longo da linha de costa obtiveram-se os seguintes resultados: 33,33% da linha de costa possui vulnerabilidade baixa, 38,15% possui vulnerabilidade moderada 14,26% vulnerabilidade alta e 14,26% muito alta.

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-07-23T17:47:38Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Heithor Alexandre de Araújo Queiroz.pdf: 1693496 bytes, checksum: e69bdb3abeb1406426e0057ebf9aa927 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-07-23T21:18:35Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Heithor Alexandre de Araújo Queiroz.pdf: 1693496 bytes, checksum: e69bdb3abeb1406426e0057ebf9aa927 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-23T21:18:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Heithor Alexandre de Araújo Queiroz.pdf: 1693496 bytes, checksum: e69bdb3abeb1406426e0057ebf9aa927 (MD5) Previous issue date: 2017-03-07 / CAPES / A zona costeira é um espaço dinâmico e pode sofrer mudanças temporais onde determinadas localidades podem apresentar características maiores ou menores de vulnerabilidade à erosão costeira. A erosão costeira é um fato recorrente, e dentre os efeitos causadores podem estar presentes as ações antrópicas e a ocorrência de eventos relacionados com as mudanças climáticas como é o caso do aumento do nível do mar, entre outros fatores. O objetivo deste trabalho foi utilizar o NDVI (Normalized Differential Vegetation Index) para classificação da faixa litorânea do Estado de Pernambuco avaliando desta forma sua correlação com a vulnerabilidade à erosão costeira. Como materiais foram utilizados uma série histórica (2013 a 2016) de imagens do sensor Operational Land Imager (OLI) do satélite Landsat 8 e o Atlas de Vulnerabilidade à Erosão Costeira do Estado de Pernambuco. Para a validação das séries históricas obtidas com o cálculo do NDVI foi feito uso do VCI (Vegetation Condition Index), correlação de Pearson e intervalo de confiança. Na parte experimental para análise dos resultados foram utilizados distribuição de frequências. Os resultados obtidos mostraram que 111 dos 171 setores analisados apresentam VCI maior ou igual a 70% e a classificação obteve 84% de correlação moderada ou alta entre a cobertura vegetal (identificada e extraída pelo NDVI) e o índice de vulnerabilidade (calculado pela metodologia CVI). Destacando a importância no relacionamento entre a vulnerabilidade à erosão costeira e a presença ou ausência de vegetação. / The costal zone is dynamic and its changes can be caused along the time where some places can present vulnerability to coastal erosion trends. The coastal erosion is a current fact and can be caused by human factors and hazards related with climate changes, such as sea level rise, among others. The aim of this paper was to use vegetation index to classify the coastal zone of Pernambuco and evaluate its correlation with vulnerability to coastal erosion. The data used were a short-term series of Landsat 8 OLI images and the map of vulnerability to coastal erosion. Descriptive statistics among other such as Pearson’s correlation and confidence intervals were used to perform analysis in the experimental step of this work. It was used to describe and verify the correlation between coastal vulnerability to erosion index (from CVI) and the vegetal cover data (from NDVI). To validate the data generated it was used the Vegetation Condition Index (VCI). The classification results showed a substantial relationship between vegetal cover data (from NDVI) and coastal erosion vulnerability data (from CVI) presenting about 84% of high and moderate correlation. With that it can be understood that there is a relationship between vulnerability to coastal erosion and the presence or absence of vegetation.