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Modelagem fuzzi como subsídios para a espacialização da vulnerabilidade costeira à erosão

Submitted by Romulus Lima (romulus.lima@ufpe.br) on 2015-03-03T19:00:28Z
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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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/10199
Date31 January 2013
CreatorsMaria da Silva, Luciana
ContributorsMikosz Gonçalves, Rodrigo, Maria da Silva Lira, Milde
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageBreton
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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