Estimativa da produção primária bruta em áreas com diferentes tipos de cobertura da terra
Ano de defesa: | 2022 |
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Universidade Estadual do Oeste do Paraná
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Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola
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Departamento: |
Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Inglês: | |
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Link de acesso: | https://tede.unioeste.br/handle/tede/6393 |
Resumo: | Carbon sequestration by terrestrial biomes plays a significant role on the global carbon cycle to mitigate the atmospheric CO2 increase and its consequences on climate changing. Gross Primary Production (GPP) is a biophysical parameter of any ecosystem and can assist understanding the spatial and temporal dynamics of carbon flows. The use of orbital remote sensing techniques has been a valuable tool because it allows a panoramic view, at different scales, with high precision and lower operating cost when compared to the traditional techniques of monitoring land use and carbon cycle cover. Although several researches have been successful in using remote orbital sensors to monitor land use and land cover and quantify GPP, the main challenge is developing a systematic and able methodology that makes it easy to identify land use, land cover and to obtain GPP values. An alternative to solve these demands is the Google Earth Engine (GEE) platform, a geographic spatial data repository that enables large-scale environmental data analysis with broad computational capabilities as it uses Google servers for processing and storage. Thus, paper 1 aims at developing a systematic methodology to classify different kinds of land use and land cover with Landsat 8 images on GEE platform, while paper 2 aims at evaluating the methodology to estimate GPP by remote sensing techniques, based on Landsat 8 sensor images for different kinds of land use and land cover. This methodology is based on the Estimating Absorbed Photosynthetically Active Radiation model - A PAR - by vegetation, associated with the light use efficiency model and was implemented on GEE platform. |
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The use of orbital remote sensing techniques has been a valuable tool because it allows a panoramic view, at different scales, with high precision and lower operating cost when compared to the traditional techniques of monitoring land use and carbon cycle cover. Although several researches have been successful in using remote orbital sensors to monitor land use and land cover and quantify GPP, the main challenge is developing a systematic and able methodology that makes it easy to identify land use, land cover and to obtain GPP values. An alternative to solve these demands is the Google Earth Engine (GEE) platform, a geographic spatial data repository that enables large-scale environmental data analysis with broad computational capabilities as it uses Google servers for processing and storage. Thus, paper 1 aims at developing a systematic methodology to classify different kinds of land use and land cover with Landsat 8 images on GEE platform, while paper 2 aims at evaluating the methodology to estimate GPP by remote sensing techniques, based on Landsat 8 sensor images for different kinds of land use and land cover. This methodology is based on the Estimating Absorbed Photosynthetically Active Radiation model - A PAR - by vegetation, associated with the light use efficiency model and was implemented on GEE platform.O sequestro de carbono por biomas terrestres desempenha um papel significativo no ciclo global do carbono para mitigar o aumento de CO2 atmosférico e as consequências por ele causadas nas mudanças climáticas. A Produção Primária Bruta (PPB) é um parâmetro biofísico de qualquer ecossistema e pode auxiliar no entendimento da dinâmica espacial e temporal dos fluxos de carbono. O uso de técnicas de sensoriamento remoto orbital tem se mostrado uma ferramenta valiosa, pois possibilita uma visão panorâmica, em diferentes escalas, com elevada precisão e menor custo operacional em relação às técnicas tradicionais de monitoramento do uso e cobertura da terra e ciclo do carbono. Embora pesquisas tenham obtido relativo êxito na utilização de sensores remotos orbitais para o monitoramento do uso e cobertura da terra e quantificação da PPB, o principal desafio está em desenvolver uma metodologia sistemática, ágil que facilite a identificação do uso e cobertura do solo e obtenção de valores de PPB. Uma alternativa para contornar e solucionar estas demandas é a plataforma Google Earth Engine (GEE), repositório de dados geográficos em nuvem que possibilita a análise de dados ambientais em grande escala e com recursos computacionais amplos, pois utiliza os servidores Google para processamento e armazenamento. Portanto, o objetivo do artigo 1 foi desenvolver uma metodologia sistematizada para classificação de diferentes tipos de uso e cobertura da terra, com imagens de Landsat 8 na plataforma GEE, e o objetivo do artigo 2 foi avaliar a metodologia para estimar a PPB por técnicas de sensoriamento remoto, a partir de imagens do sensor Landsat 8 para diferentes tipos de uso e cobertura da terra. A metodologia de obtenção baseia-se no modelo de estimativa da radiação fotossinteticamente ativa absorvida – RFFA pela vegetação, combinado ao modelo de eficiência do uso da luz e foi implementada na plataforma GEE.Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2023-02-01T13:42:46Z No. of bitstreams: 2 CARLOS_CATTANI.2022.pdf: 2729821 bytes, checksum: de4175070746d80c829661f98e18a70c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2023-02-01T13:42:46Z (GMT). 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