Monografia

Programação em nuvem aplicada aos índices NDVI e NDWI na bacia hidrográfica do Rio do Coco-TO, 2020

The following research intends to use Google Earth Engine, which is a cloud programming platform for a petabytes of Sentinela2 satellite images, a mode of use due to the shared processing of Google servers that provide data and matrices. Therefore, the research uses the Rio do Coco Watershed, approp...

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Autor principal: Santos, Matheus Fillipe Gaia dos
Grau: Monografia
Idioma: pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Tocantins 2023
Assuntos:
GEE
Índice espectral
NDVI
NDWI
Spectral index
CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIA
Acesso em linha: http://hdl.handle.net/11612/6212
id ir-11612-6212
recordtype dspace
spelling ir-11612-62122023-12-21T06:02:17Z Programação em nuvem aplicada aos índices NDVI e NDWI na bacia hidrográfica do Rio do Coco-TO, 2020 Santos, Matheus Fillipe Gaia dos Silva, Maurício Alves da GEE Índice espectral NDVI NDWI Spectral index CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIA The following research intends to use Google Earth Engine, which is a cloud programming platform for a petabytes of Sentinela2 satellite images, a mode of use due to the shared processing of Google servers that provide data and matrices. Therefore, the research uses the Rio do Coco Watershed, appropriating Bands B4, B3, B2 and B8 to form a composition and apply arithmetic of colored bands to obtain the NDWI and NDVI indices, which aim to reveal the differences in activity and photosynthesis of vegetation cover. And allied to the indices, a supervised classification was made that allows the discovery of spectral indices to specialize a watershed in the following classes: Water, Area, Countryside Formation and Forest Formation. Therefore, the maps are based on matrix products of the wet and dry period of the year 2020, which it was possible to verify an increase in the classes. A seguinte pesquisa pretende usar o Google Earth Engine que é uma plataforma de programação em nuvem para a obtenção das imagens de satélite do Sentinel-2, de modo ágil em virtude o processamento compartilhado dos servidores da Google que disponibilizam petabytes de dados vetoriais e matriciais. Portanto, a pesquisa usa a Bacia Hidrográfica do Rio do Coco, se apropriando da Bandas B4, B3, B2 e B8 para formar a composição colorida e aplicar aritmética de bandas para obter os índices NDWI e NDVI, que possui como objetivo revelar as diferenças de umidade e atividade fotossintética da cobertura vegetal. E aliado aos índices, foi feita uma classificação supervisionada que aproveita da sensibilidade dos índices espectrais para espacializar a bacia hidrográfica nas seguintes classes: Água, Área descoberta, Formação campestre e Formação floresta. Sendo assim, os mapas utilizam como base produtos matriciais do período úmido e seco do ano de 2020, que foi possível verificar um o aumento de diminuição das classes. 2023-12-20T13:24:43Z 2023-12-20T13:24:43Z 2023-12-20 Monografia SANTOS, Matheus Fillipe Gaia dos. Programação em nuvem aplicada aos índices NDVI e NDWI na bacia hidrográfica do Rio do Coco-TO, 2020. 2022. 58 f. TCC (Graduação) - Curso de Geografia, Universidade Federal do Tocantins, Porto Nacional, 2023. http://hdl.handle.net/11612/6212 pt_BR Acesso livre. application/pdf Universidade Federal do Tocantins Porto Nacional CURSO::PORTO NACIONAL::PRESENCIAL::LICENCIATURA::GEOGRAFIA Porto Nacional Graduação
institution Repositório Institucional - Universidade Federal do Tocantins - UFT
collection RepositorioUFT
language pt_BR
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Santos, Matheus Fillipe Gaia dos
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CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIA
description The following research intends to use Google Earth Engine, which is a cloud programming platform for a petabytes of Sentinela2 satellite images, a mode of use due to the shared processing of Google servers that provide data and matrices. Therefore, the research uses the Rio do Coco Watershed, appropriating Bands B4, B3, B2 and B8 to form a composition and apply arithmetic of colored bands to obtain the NDWI and NDVI indices, which aim to reveal the differences in activity and photosynthesis of vegetation cover. And allied to the indices, a supervised classification was made that allows the discovery of spectral indices to specialize a watershed in the following classes: Water, Area, Countryside Formation and Forest Formation. Therefore, the maps are based on matrix products of the wet and dry period of the year 2020, which it was possible to verify an increase in the classes.
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publisher Universidade Federal do Tocantins
publishDate 2023
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