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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65744
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Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | SILVA, Carlos Fabricio Assunção da | - |
dc.contributor.author | MEDEIROS, Taciano José Lins de | - |
dc.date.accessioned | 2025-09-03T16:18:19Z | - |
dc.date.available | 2025-09-03T16:18:19Z | - |
dc.date.issued | 2025-08-21 | - |
dc.date.submitted | 2025-09-02 | - |
dc.identifier.citation | MEDEIROS, Taciano José Lins de. Projeções de uso e cobertura da terra sob a influência do arco metropolitano: transformações e impactos na região metropolitana do Recife, Pernambuco. 2025. 53f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Cartográfica, Departamento de Engenharia Cartográfica, Centro de Tecnologia e Geociências, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65744 | - |
dc.description.abstract | As rodovias são elementos estratégicos de infraestrutura e exercem forte influência no desenvolvimento socioeconômico e territorial das regiões onde são implantadas. No entanto, além dos benefícios esperados, sua presença também provoca transformações ambientais e mudanças significativas nos padrões de uso e cobertura da terra. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo projetar cenários de uso e cobertura da terra para os anos de 2020 e 2030 na área de influência direta (buffer de 5 km) do Arco Metropolitano, na Região Metropolitana do Recife. A metodologia baseou-se em geotecnologias e modelagem espacial preditiva, utilizando os softwares QGIS 3.44.1, ArcGIS 10.5 e os plugins MOLUSCE e Land Change Modeler (LCM 2.0). Os dados de entrada foram processados em formato raster, com padronização de sistema de referência e resolução espacial. A modelagem seguiu abordagens markovianas e de autômatos celulares, além da aplicação de redes neurais artificiais, permitindo tanto a quantificação quanto a espacialização das mudanças no uso do solo. Foram utilizadas bases de uso da terra dos anos de 2000 e 2010 como referência para a simulação dos cenários futuros. Os resultados para o ano de 2020 indicaram excelente desempenho do modelo, com precisão geral de 87,14% e índice Kappa geral de 0,81659. A simulação para 2030, ainda que limitada pela ausência dos dados do Censo 2022, obteve índice Kappa de 0,76277, considerado muito bom. A análise revelou tendências de expansão urbana e aumento de áreas florestais, além da diminuição dos mosaicos de usos. A comparação com o mapa original de 2020 do MapBiomas demonstrou alta similaridade espacial com a predição gerada, reforçando a confiabilidade do modelo aplicado. A projeção para 2030 sugere que a futura implantação do Arco poderá intensificar a conversão do solo em zonas de transição urbano-rural. Portanto, o uso de ferramentas de modelagem espacial preditiva permite antecipar cenários de transformação territorial associados à implantação de grandes obras viárias, sendo útil para subsidiar o planejamento urbano e ambiental sustentável. | pt_BR |
dc.format.extent | 54p. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | pt_BR |
dc.subject | Infraestruturas rodoviárias | pt_BR |
dc.subject | Autômatos celulares | pt_BR |
dc.subject | Rede neural artificial | pt_BR |
dc.subject | MOLUSCE | pt_BR |
dc.subject | Geotecnologias | pt_BR |
dc.title | Projeções de uso e cobertura da terra sob a influência do arco metropolitano: transformações e impactos na região metropolitana do Recife, Pernambuco. | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/6124083396473253 | pt_BR |
dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/0633021767279784 | pt_BR |
dc.description.abstractx | Highways are strategic infrastructure elements and exert a strong influence on the socioeconomic and territorial development of the regions where they are implemented. However, in addition to the expected benefits, their presence also triggers environmental transformations and significant changes in land use and land cover patterns. Therefore, this study aims to project land use and land cover scenarios for the years 2020 and 2030 within the direct influence area (5 km buffer) of the Arco Metropolitano in the Metropolitan Region of Recife. The methodology was based on geotechnologies and spatial predictive modeling, using the software QGIS 3.44.1, ArcGIS 10.5, and the MOLUSCE and Land Change Modeler (LCM 2.0) plugins. Input data were processed in raster format, with standardized spatial reference system and resolution. The modeling followed Markovian and cellular automata approaches, along with the application of artificial neural networks, allowing both the quantification and spatialization of land use changes. Land use data from the years 2000 and 2010 were used as a reference for simulating future scenarios. The results for the year 2020 indicated excellent model performance, with an overall accuracy of 87.14% and a general Kappa index of 0.81659. The 2030 simulation, although limited by the absence of 2022 Census data, achieved a Kappa index of 0.76277, considered very good. The analysis revealed trends of urban expansion and increase in forest areas, along with a decrease in mosaic land uses. Comparison with the original 2020 MapBiomas map showed high spatial similarity with the predicted map, reinforcing the reliability of the applied model. The projection for 2030 suggests that the future implementation of the Arco may intensify land conversion in peri-urban transition zones. Therefore, the use of spatial predictive modeling tools enables the anticipation of territorial transformation scenarios associated with the implementation of major road infrastructure, proving useful for supporting sustainable urban and environmental planning. | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Áreas::Engenharias | pt_BR |
dc.degree.departament | ::(CTG-DECart) - Departamento de Engenharia Cartográfica | pt_BR |
dc.degree.graduation | ::CTG-Curso de Engenharia Cartográfica | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.degree.local | Recife | pt_BR |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0009-0008-8843-8547 | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | (TCC) - Engenharia Cartográfica e Agrimensura |
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