Notícias

Banca de DEFESA: JOÃO VICTOR ALVES AMORIM

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOÃO VICTOR ALVES AMORIM
DATA: 15/04/2019
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de vídeo
TÍTULO: Pedometria aplicada ao mapeamento de solos no Delta do Parnaíba, Piauí
PALAVRAS-CHAVES: Mapeamento Digital de Solos. Modelos preditivos. Árvores de decisão. Redes Neurais Artificiais. Planície litorânea.
PÁGINAS: 130
GRANDE ÁREA: Ciências Humanas
ÁREA: Geografia
RESUMO:

As planícies localizadas nas regiões litorâneas são importantes criadouros de espécies vegetais e animais, mas também são ambientes de transição entre o marinho e o continental, e por tal aspecto apresentam grande fragilidade. O litoral do Piauí apresenta grande diversidade de ecossistemas frágeis e materiais pouco consolidados, onde diversos processos erosivos e de deposição atuam sobre ele, caracterizando um ambiente altamente dinâmico. No Delta do Rio Parnaíba, as planícies vegetadas são importante fonte de renda para comunidades de pescadores, catadores de caranguejo e profissionais que trabalham com o turismo, tendo em vista seu grande valor paisagístico e turístico. Os fatores apontados acima justificam o mapeamento dos solos, visando sua conservação e monitoramento. A execução de mapeamentos de solo é uma demanda permanente, no entanto, seu método de elaboração tradicional não permite rápidas execuções e baixo custo. O mapeamento digital pretende otimizar o processo ao trabalhar com modelos que tratam a variabilidade espacial dos solos quantitativamente. Nessa perspectiva, o objetivo geral da pesquisa é realizar o mapeamento das classes de solo na área do Delta do Parnaíba como elemento que possa subsidiar o entendimento da sua variabilidade espacial e o desenvolvimento da paisagem, através das técnicas de Pedometria. Como objetivos específicos buscou-se: i) Gerar atributos e/ou variáveis preditivas para o Mapeamento Digital de Solos (MDS) da área; ii) Verificar quais atributos utilizados possui maior confiabilidade para discriminar e predizer as classes de solo da área de estudo; iii) Elaborar mapas digitais de solos para a área do Delta do Parnaíba – PI a partir da Pedometria; iv) Comparar os mapas obtidos por Mapeamento Digital de Solos com o produzido pelo método tradicional; v) Avaliar a acurácia dos mapas gerados por Pedometria a partir de metodologias selecionadas. Metodologicamente, o trabalho foi dividido em quatro grupos de atividades: 1) trabalho de campo na área de estudo para coleta das amostras de solos, 2) análise, em laboratório, dos atributos físicos e químicos dos perfis de solo coletados, para fins de classificação, 3) geração de variáveis preditivas para o MDS da área, e 4) MDS do Delta do Parnaíba a partir dos modelos selecionados e avaliação da qualidade dos mapas. Foram elaboradas matrizes de dados considerando diferentes combinações de variáveis e níveis taxonômicos. Verificou-se o desempenho dos algoritmos de aprendizado de máquina J48 (árvores de decisão) e MLP (redes neurais artificiais) para um conjunto composto por 12 matrizes de dados, com a finalidade de identificar aquelas que apresentaram o melhor nível de acurácia. A partir da definição do modelo foram gerados os mapas pedológicos digitais e validado por meio de matriz de erros cujos pontos de referência foram classificados em campo, além de validação através do mapa pedológico convencional pré-existente. As matrizes em que foram utilizadas todas as variáveis preditivas obtiveram maior acurácia tanto para o modelo, quanto para o mapa, sustentando o uso conjunto completo de atributos do relevo e índices derivados de sensor remoto orbital. Dentre os resultados ressalta-se que de acordo com os coeficientes de validação aplicados (Exatidão Global - EG, índice Kappa - K, exatidão do usuário e produtor) o mapa gerado com legenda baseada em associações da paisagem, expresso pela matriz 12, foi o que apresentou os melhores resultados, alcançando 72,64% de EG e K=0.61, sendo considerado bom dentro dos critérios de avaliação adotados. Portanto, obtiveram-se resultados satisfatórios, enfatizando que, para a área, as variáveis derivadas de bandas espectrais de sensores orbitais são essenciais para o entendimento da distribuição dos solos na paisagem além de mostrarem-se mais efetivas para a classificação.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1300002 - GUSTAVO SOUZA VALLADARES
Interno - 1167728 - CARLOS SAIT PEREIRA DE ANDRADE
Externo ao Programa - 2098982 - GIOVANA MIRA DE ESPINDOLA
Externo à Instituição - CLAUDINEI TABORDA DA SILVEIRA - UFPR
Notícia cadastrada em: 25/03/2019 22:49
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb06.ufpi.br.instancia1 12/12/2024 08:10