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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/81850Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Ferreira, Antônio Geraldo | - |
| dc.contributor.author | Lima, Asheley Aicha da Silva | - |
| dc.date.accessioned | 2025-08-06T18:33:23Z | - |
| dc.date.available | 2025-08-06T18:33:23Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | LIMA, Asheley Aicha da Silva. Utilização de imagens LANDSAT 7 e 8 e SENTINEL-2 para monitoramento agrícola, análise de desmatamento e uso da terra: um estudo de caso no médio Parnaíba Piauiense. 2025. 50 f. Monografia (Graduação em Ciências Ambientais) - Instituto de Ciências do Mar, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/81850 | - |
| dc.description.abstract | This work addresses the application of remote sensing and geoprocessing tools for agricultural monitoring, deforestation analysis, and land use characterization in a specific area located in the municipality of Jardim do Mulato, Piauí. The research utilized satellite images from the Landsat 7, Landsat 8, and Sentinel-2 sensors, captured in the years 2000, 2014, and 2024, enabling a multitemporal analysis of landscape transformations. The NIR, RED and SWIR spectral compositions were applied to identify the phenological phases of the predominant crops in the region, such as soybeans and corn, from emergence to harvest, facilitating agricultural management. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was used to assess plant health and crop productivity, as well as to identify areas subject to environmental stress. The analysis also enabled the detection of deforested areas and exposed soil after harvest, guiding conservation practices such as no-till farming and crop rotation. The results demonstrated the importance of remote sensing for land management and the promotion of sustainable agricultural practices, highlighting the need for continuous monitoring to preserve natural resources. It is concluded that the integration of geoprocessing technologies provides a more efficient and precise approach to agricultural planning and the mitigation of environmental impacts, contributing to the sustainable agricultural development of the analyzed region. | pt_BR |
| dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.title | Utilização de imagens LANDSAT 7 e 8 e SENTINEL-2 para monitoramento agrícola, análise de desmatamento e uso da terra: um estudo de caso no médio Parnaíba Piauiense | pt_BR |
| dc.type | TCC | pt_BR |
| dc.description.abstract-ptbr | Este trabalho aborda a aplicação de ferramentas de sensoriamento remoto e geoprocessamento para o monitoramento agrícola, a análise de desmatamento e a caracterização do uso da terra em uma área específica localizada no município de Jardim do Mulato, Piauí. A pesquisa utilizou imagens de satélite dos sensores Landsat 7, Landsat 8 e Sentinel-2, capturadas nos anos de 2000, 2014 e 2024, permitindo a análise multitemporal das transformações na paisagem. As composições espectrais NIR, RED e SWIR foram aplicadas para identificar as fases fenológicas das culturas predominantes na região, como soja e milho, desde a emergência até a colheita, facilitando o manejo agrícola. O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) foi utilizado para avaliar a saúde das plantas e a produtividade das lavouras, bem como para identificar áreas sujeitas a estresse ambiental. A análise também permitiu detectar áreas de desmatamento e solo exposto após a colheita, orientando práticas conservacionistas, como o plantio direto e a rotação de culturas. Os resultados demonstraram a importância do sensoriamento remoto para a gestão territorial e para a promoção de práticas agrícolas sustentáveis, destacando a necessidade de monitoramento contínuo para a preservação dos recursos naturais. Conclui-se que a integração das tecnologias de geoprocessamento proporciona uma abordagem mais eficiente e precisa para o planejamento agrícola e a mitigação dos impactos ambientais, contribuindo para o desenvolvimento agrícola sustentável da região analisada. | pt_BR |
| dc.subject.ptbr | Sensoriamento remoto | pt_BR |
| dc.subject.ptbr | Geoprocessamento | pt_BR |
| dc.subject.ptbr | Monitoramento agrícola | pt_BR |
| dc.subject.ptbr | Desmatamento | pt_BR |
| dc.subject.ptbr | Uso da terra | pt_BR |
| dc.subject.ptbr | Composição espectral | pt_BR |
| dc.subject.en | Remote sensing | pt_BR |
| dc.subject.en | Geoprocessing | pt_BR |
| dc.subject.en | Agricultural monitoring | pt_BR |
| dc.subject.en | Deforestation | pt_BR |
| dc.subject.en | Land use | pt_BR |
| dc.subject.en | Spectral composition | pt_BR |
| local.author.orcid | https://orcid.org/0009-0005-2911-9405 | pt_BR |
| local.author.lattes | http://lattes.cnpq.br/0975608734045271 | pt_BR |
| local.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-3675-5005 | pt_BR |
| local.advisor.lattes | http://lattes.cnpq.br/5739567156715207 | pt_BR |
| Appears in Collections: | CIÊNCIAS AMBIENTAIS - TCC | |
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|---|---|---|---|---|
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