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Pós-Graduação em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação promove defesa de suas dissertações na próxima semana

Os trabalhos serão defendidos nos dias 26 e 27 deste mês, às 9h

O Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação (PPGCGTG), vinculado ao Centro de Tecnologias e Geociências (CTG) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), promove nos dias 26 e 27 deste mês, às 9h, a defesa de duas dissertações de mestrado. A primeira, intitulada “Monitoramento por sensoriamento remoto da vegetação no cenário de caatinga das áreas de mata ciliar associadas ao reservatório artificial de Serrinha II – PE, Brasil”, foi escrita pelo discente Ubiratan Joaquim da Silva Junior, orientada pela professora Leidjane Maria Maciel de Oliveira e será defendida nesta segunda-feira (26), às 9h. A banca examinadora será composta pela orientadora e pelos professores Rodrigo Mikosz Gonçalves (UFPE) e Alfredo Ribeiro Neto (UFPE). As suplentes são as professoras Sylvana Melo dos Santos (UFPE) e Andréa de Seixas (UFPE).

A segunda dissertação, de título “Séries temporais obtidas por sensoriamento remoto para detectar e estudar os fenômenos de ilhas de calor e eventos extremos”, produzida pela discente Raquel Arcoverde Vila Nova e orientada pelo professor Rodrigo Mikosz Gonçalves será defendida nesta terça-feira (27), também às 9h. 

A banca examinadora do trabalho será composta pelo orientador e pelos professores Vagner Gonçalves Ferreira (Hohai University - China); Henry D. Montecino (Departamento de Cs. Geodésicas y Geomática Universidad de Concepción – Chile). Os suplentes serão o professor Paulo Henrique Gomes de Oliveira Sousa (UFC) e a professora Andrea de Seixas (UFPE). Os interessados em acompanhar qualquer uma das defesas devem entrar em contato com o professor Rodrigo Mikosz através do e-mail rodrigo.mikosz@ufpe.br para obtenção do link.

Resumo 1

Este estudo objetivou analisar o comportamento da vegetação das áreas de mata ciliar associada ao reservatório de Serrinha II – PE, no cenário de Caatinga através da integração de Técnicas de Sensoriamento Remoto, e do SPI nas escalas de 3,12 e 24 meses. A estrutura dessa dissertação seguiu o modelo de artigo, com os seguintes trabalhos: i) Sensibilidade Espectral dos Índices de Vegetação: GNDVI, NDVI e EVI na Mata Ciliar do Reservatório de Serrinha II – PE, Brasil; ii) Variações sazonais intra e interanual da cobertura vegetal (NDVI E SAVI) em um cenário de Caatinga na mata ciliar do Reservatório Serrinha II, PE, Brasil e sua correlação com o SPI, através de tendências dos Índices: NDVI, SAVI e SPI. Para o desenvolvimento metodológico, foi utilizado um conjunto de dados formado por imagens dos satélites: TM - Landsat 5, OLI – Landsat 8 e MSI – Sentinel 2, considerando uma análise espaço temporal (1985 a 2020), em intervalos secos e chuvosos. A validação de acurácia do mapeamento teve referência a binarização de imagens MSI – Sentinel 2 (artigo 1) e do MLME (artigo 2). Destaca-se através dos resultados a utilidade dos dados da série Landsat e Sentinel 2 através de análises espaciais e espectrais com acurácia em associação ao SPI, configurando-se como ferramentas que asseguram um mapeamento e monitoramento da mata ciliar associada e de mudanças na cobertura do solo em floresta sazonalmente secas.

Resumo 2

Este trabalho tem como tema central estudos ambientais através de técnicas do sensoriamento remoto descrevendo a dinâmica de fatores que podem interferir em mudanças que ocorrem no espaço, tendo uma abordagem com aplicações locais e regionais. Esta dissertação é estruturada em quatro capítulos: o capítulo 1 aborda uma introdução geral sobre os assuntos desenvolvidos nos capítulos 2 e 3 que estão em formato de artigo; e, por fim, o capítulo 4 traz as considerações finais do trabalho. O primeiro artigo apresenta um estudo de caso local, para a cidade do Recife – PE, que possui uma alta densidade populacional, em que o objetivo é analisar as variações do índice de vegetação e a temperatura da superfície para identificar a influência deles na formação de ilhas de calor. Como materiais são utilizadas imagens multiespectrais temporais (Landsat 5-TM e Landsat 8-OLI) abrangendo os anos de 1989 a 2019. Os principais resultados encontrados são: (i) o ano de 2019 com temperaturas mais elevadas, chegando a regiões com 37°C; (ii) em 1989 os valores mais altos foram de 32°C; (iii) em termos de área, a cidade do Recife sofreu um crescimento de 34% para temperaturas acima de 33°C e obteve um decréscimo de 44% considerando temperaturas mais amenas; (iv) os valores da cobertura vegetal sofreram mudanças representativas como o crescimento de 15% no índice de solo exposto, e a redução de 18% do índice de vegetação média; (v) as correlações de Spearman indicam que existem uma forte relação inversamente proporcional entre os dois parâmetros avaliados (temperatura e índice de vegetação), com valores de -0,72 para 1989 e -0,59 para 2019. Por fim, foi possível detectar o processo de formação das ilhas de calor, bem como as ilhas de frescor, observando um aumento na temperatura superficial principalmente onde o processo de urbanização se intensificou no decorrer do tempo. O segundo artigo apresenta a influência da resolução espacial em amostras de precipitação para revelar eventos extremos no Agreste pernambucano, Nordeste do Brasil. Entre os materiais utilizados estão os dados de precipitação (1998 a 2019) do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), Climatic Research Unit (CRU) e estações meteorológicas. No processo de validação das séries temporais de precipitação com as estações meteorológicas, os dados do TRMM apresentaram uma correlação de Pearson forte (0.86 - 0.90) e os do CRU moderada (0.71 – 0.76). O viés relativo (RB) e a razão do desvio padrão de observação (RSR) também foram calculados para identificar a tendência dos dados, os quais apresentaram superestimação para as duas fontes. Os eventos extremos foram identificados através do cálculo do Standardized Precipitation Index (SPI), onde o TRMM com correlação forte (0.80 - 0.91) obteve um desempenho superior aos dados do CRU. Os dados do TRMM foram selecionados para entender os eventos extremos de seca na área de estudo, onde os municípios com altitudes acima de 500m obtiveram valores máximos de probabilidade de ocorrência com 19%. Por outro lado, para os eventos extremos de umidade, a máxima obtida foi de 14% para aqueles com altitudes menores que 200m.

Data da última modificação: 23/04/2021, 17:30

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