Análise espacial e estimativa da evapotranspiração por meio de redes neurais artificias da APA de Itupararanga
| Ano de defesa: | 2025 |
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Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Link de acesso: | https://hdl.handle.net/11449/295494 |
Resumo: | Essa pesquisa parte da compreensão teórica sobre os efeitos das mudanças no uso da terra e seu impacto no ciclo hidrológico em virtude do desequilíbrio no fluxo energético, com ênfase na importância do monitoramento ambiental para a gestão dos recursos hídricos. Utilizando uma combinação de técnicas de sensoriamento remoto e inteligência artificial, a pesquisa procurou compreender a dinâmica da superfície terrestre através de uma análise espaço-temporal por um período de 35 anos, mas também propor estimar a evapotranspiração através de dados uso e cobertura da terra e bandas espectrais de imagens Landsat, utilizando uma Rede Neural Artificial Multi-Layer Perceptron (RNA-MLP). Para isso, procurou-se, inicialmente, analisar as mudanças no uso e cobertura da terra na Área de Proteção Ambiental (APA) de Itupararanga ao longo do tempo através de dados MapBiomas. Na sequência, modelou-se a evapotranspiração região na região, utilizando o algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land), e verificou-se a relação entre as mudanças no uso da terra e as variações na evapotranspiração através de estatística zonal. Por fim, a pesquisa avança com a aplicação de redes neurais artificiais para estimar a evapotranspiração na APA. Para isso, utilizou-se o modelo Multi-Layer Perceptron, dados de reflectância e radiância espectral e dados de uso e cobertura da terra do MapBiomas. A acurácia dos modelos foi avaliada comparando as previsões com os dados reais, mostrando resultados promissores para o uso dessa tecnologia no monitoramento ambiental. A capacidade de estimar com precisão a evapotranspiração e monitorar as mudanças no uso da terra fornece subsídios cruciais para a adoção de políticas que visem garantir a sustentabilidade hídrica da APA de Itupararanga. Com base nos resultados obtidos, recomenda-se a implementação de medidas de preservação e um planejamento mais eficiente do uso da água, beneficiando diretamente a população que depende do reservatório. |
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Nery, Liliane Moreira [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Martins, Antônio César Germano [UNESP]Silva, Darllan Collins da Cunha e [UNESP]2025-03-14T19:17:22Z2025-03-14T19:17:22Z2025-02-14NERY, Liliane Moreira. Análise espacial e estimativa da evapotranspiração por meio de redes neurais artificias da APA de Itupararanga. 2025. Tese (Doutorado em Ciências Ambientais) – Instituto de Ciência e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Sorocaba, 2025.https://hdl.handle.net/11449/29549433004170001P60000-0002-5352-5316Essa pesquisa parte da compreensão teórica sobre os efeitos das mudanças no uso da terra e seu impacto no ciclo hidrológico em virtude do desequilíbrio no fluxo energético, com ênfase na importância do monitoramento ambiental para a gestão dos recursos hídricos. Utilizando uma combinação de técnicas de sensoriamento remoto e inteligência artificial, a pesquisa procurou compreender a dinâmica da superfície terrestre através de uma análise espaço-temporal por um período de 35 anos, mas também propor estimar a evapotranspiração através de dados uso e cobertura da terra e bandas espectrais de imagens Landsat, utilizando uma Rede Neural Artificial Multi-Layer Perceptron (RNA-MLP). Para isso, procurou-se, inicialmente, analisar as mudanças no uso e cobertura da terra na Área de Proteção Ambiental (APA) de Itupararanga ao longo do tempo através de dados MapBiomas. Na sequência, modelou-se a evapotranspiração região na região, utilizando o algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land), e verificou-se a relação entre as mudanças no uso da terra e as variações na evapotranspiração através de estatística zonal. Por fim, a pesquisa avança com a aplicação de redes neurais artificiais para estimar a evapotranspiração na APA. Para isso, utilizou-se o modelo Multi-Layer Perceptron, dados de reflectância e radiância espectral e dados de uso e cobertura da terra do MapBiomas. A acurácia dos modelos foi avaliada comparando as previsões com os dados reais, mostrando resultados promissores para o uso dessa tecnologia no monitoramento ambiental. A capacidade de estimar com precisão a evapotranspiração e monitorar as mudanças no uso da terra fornece subsídios cruciais para a adoção de políticas que visem garantir a sustentabilidade hídrica da APA de Itupararanga. Com base nos resultados obtidos, recomenda-se a implementação de medidas de preservação e um planejamento mais eficiente do uso da água, beneficiando diretamente a população que depende do reservatório.This research begins with a theoretical understanding of the effects of land-use changes and their impact on the hydrological cycle due to the imbalance in energy flow, emphasizing the importance of environmental monitoring for water resource management. Using a combination of remote sensing and artificial intelligence techniques, it sought to understand the dynamics of the Earth's surface through a spatiotemporal analysis over a 35-year period, and also propose to estimate evapotranspiration through land-use and land-cover data, as well as spectral bands from Landsat images, using a Multi-Layer Perceptron Artificial Neural Network (MLP-ANN). To this end, the research initially analyzed the changes in land use and cover in the Itupararanga Environmental Protection Area over time using MapBiomas data. Subsequently, evapotranspiration in the region was modeled using the SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) algorithm, and the relationship between land-use changes and evapotranspiration variations was assessed through zonal statistics. Finally, the research advances with the application of artificial neural networks to estimate evapotranspiration in the Itupararanga Environmental Protection Area (EPA). A Multi-Layer Perceptron model, spectral reflectance and radiance data, and land-use and land-cover data from MapBiomas were used. The accuracy of the models was evaluated by comparing the predictions with actual data, showing promising results for the use of this technology in environmental monitoring. The ability to accurately estimate evapotranspiration and monitor land-use changes provides crucial support for adopting policies aimed at ensuring the water sustainability of the Itupararanga APA. Based on the obtained results, the implementation of preservation measures and more efficient water-use planning is recommended, directly benefiting the population that depends on the reservoir.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)CAPES: 001CNPq: 444734/2023-6porUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Sensoriamento remotoGeociênciasGeoprocessamentoEvapotranspiraçãoRemote sensingEarth sciencesGeoprocessingAnálise espacial e estimativa da evapotranspiração por meio de redes neurais artificias da APA de ItupararangaSpatial analysis and estimation of evapotranspiration using artificial neural networks in the Itupararanga Environmental Protection Areainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPCiências Ambientais - ICTSDiagnóstico, tratamento e recuperação ambientalGeoprocessamento e modelagem matemática ambientalUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Ciência e Tecnologia, Sorocaba12 meses após a data da defesaBanca públicaPublication0bc7c43e-b5b0-4350-9d05-74d892acf9d1virtual::164165-10bc7c43e-b5b0-4350-9d05-74d892acf9d1virtual::164165-17ca198d3-5883-4b53-b8ce-c8f7a157281evirtual::187598-17ca198d3-5883-4b53-b8ce-c8f7a157281evirtual::187598-1ORIGINALnery_lm_dr_soro_int.pdfTese_Liliane_organized.pdfapplication/pdf3434463https://repositorio.unesp.br/bitstreams/e4cad984-076f-4864-bb97-d57d106fd0b5/download2af3f86edfe37635cf056a274ac12587MD54trueAnonymousREADnery_lm_dr_soro_par.pdfnery_lm_dr_soro_par.pdfapplication/pdf833811https://repositorio.unesp.br/bitstreams/909c1cfe-8617-41b6-8ff0-a5a9492b4ce9/downloadfe9ebcf790625559562a609906915059MD55falseAnonymousREADLICENSElicense.txtWritten by org.dspace.content.LicenseUtilstext/plain; 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