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https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/37593Registro completo de metadados
| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|---|---|
| dc.creator | Silva, Leonardo Pereira e | - |
| dc.date.accessioned | 2026-02-10T15:59:30Z | - |
| dc.date.available | 2026-02-10T15:59:30Z | - |
| dc.date.issued | 2018-11-30 | - |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/37593 | - |
| dc.description.abstract | The two decades of population growth accelerated the process of human design on areas, various environmental problems. The objective of this work was to analyze the changes in soil use and occupation in the Cuia River Basin and to estimate the use and occupation of the soil for the Cuia basin for the year 2030 Artificial neural network conditioning: Neural Network Perceptron Multi- Layer. In this way, the satellite image file of the years 1998, 2001 and 2005 was carried out, a prediction of the use of the ground was made for the year 2001 in Neural Networks for the validation, then the result of the prediction of the land use was published in accordance with the Kappa and after unloading the Kappa with a result according to a classification predicted by Landis & Koch (1977) a prediction of land use and occupation was made for 2030. the years. The dynamic modeling of soil use is based on the Neural Network satisfactory results for the Cuia River basin with accuracy of 98.64%, after 10,000 iterations and Kappa comparisons equal to 0.94, classification as excellent. The land use forecast for 2030 increased the area of the area of occupation and an area of expansion. This does not mean that the LCM may be used as the tool of the water resources, as well as the tool for planning and ordering of use and occupation of future soil. | pt_BR |
| dc.description.provenance | Submitted by Gabrielly Coelho (gabriellysscoelho@gmail.com) on 2024-08-15T17:56:23Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) LPS15082024.pdf: 957625 bytes, checksum: 0009b507645770953bc6fe93ff80b3ad (MD5) | en |
| dc.description.provenance | Approved for entry into archive by Ana Cláudia Lopes de Almeida (analopes@ccsa.ufpb.br) on 2026-02-10T15:59:30Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) LPS15082024.pdf: 957625 bytes, checksum: 0009b507645770953bc6fe93ff80b3ad (MD5) | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2026-02-10T15:59:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) LPS15082024.pdf: 957625 bytes, checksum: 0009b507645770953bc6fe93ff80b3ad (MD5) Previous issue date: 2018-11-30 | en |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal da Paraíba | pt_BR |
| dc.rights | Acesso aberto | pt_BR |
| dc.rights | Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ | * |
| dc.subject | Uso do solo | pt_BR |
| dc.subject | Rede neurais | pt_BR |
| dc.subject | Modelagem | pt_BR |
| dc.subject | Geoprocessamento | pt_BR |
| dc.subject | Rio Cuiá | pt_BR |
| dc.title | Modelagem e análise temporal da dinâmica do uso e ocupação do solo na bacia do rio Cuiá | pt_BR |
| dc.type | TCC | pt_BR |
| dc.contributor.advisor1 | Paixão, Adriano Nascimento da | - |
| dc.description.resumo | Nas últimas duas décadas o crescimento da população acelerou o processo de ocupação humana nessas áreas, criando diversos problemas ambientais. Este trabalho teve por objetivo analisar as mudanças no uso e ocupação do solo na bacia do Rio Cuiá e estimar o uso e ocupação do solo para a bacia do Cuiá para o ano de 2030 utilizando algoritmo de redes neurais artificiais: Rede Neural Multi–Layer Perceptron. Dessa forma, foi realizado o processamento de imagens de satélites dos anos de 1998, 2001 e 2005, realizada a predição do uso do solo para o ano de 2001 baseado em Redes neurais para a validação, em seguida o resultado da predição do uso do solo foi analisado pelo do índice Kappa e após obtenção do índice Kappa com um resultado de acordo com a classificação prevista por Landis & Koch (1977) foi realizada a predição do uso e ocupação do solo para 2030. Os resultados mostraram um aumento da classe Ocupadas entre os anos analisados. A modelagem dinâmica do uso do solo baseada em Rede Neural mostrou resultados satisfatórios para a bacia do Rio Cuiá com acurácia de 98,64%, após 10.000 iterações e índice Kappa igual a 0,94, classificado como excelente. A previsão do uso do solo para 2030 apresentou aumento da área da classe Ocupada e uma diminuição da área com expansão. Com isso, esse trabalho mostra que técnicas como a da modelagem como o LCM pode ser usada como ferramenta de gestão dos recursos hídricos, bem como uma ferramenta para o planejamento e ordenamento do uso e ocupação do solo futuro. | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Ciências Sociais Aplicadas | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFPB | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO PUBLICA | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | TCC - Biotecnologia Cuité de Mamanguape | |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| LPS15082024.pdf | 935,18 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Solicitar uma cópia |
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