Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/38628
Document type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Access type: | Acesso Aberto |
Title: | Modelagem de matéria orgânica do solo com imagens de radar do Sentinel-1 |
Alternate title (s): | Soil organic matter modeling with Sentinel-1 radar images |
Author: | Soares, Maycon Murilo Lourenço |
First Advisor: | Barbosa, Ricardo Luís |
First member of the Committee: | Gallis, Rodrigo Bezerra de Araújo |
Second member of the Committee: | Faria, Marcelo Araújo de |
Summary: | A quantificação da matéria orgânica do solo é fundamental na sustentabilidade dos sistemas agrícolas e florestais, contribuindo para os atributos físicos, químicos e biológicos do solo, com impacto na estabilidade e produtividade dos agros ecossistemas, assim a metodologia mais utilizada para isso é a amostragem em campo, que para ter efetividade, precisa ser muito densa e com um custo financeiro relativamente alto. Com a utilização de técnicas de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento, se torna possível fazer estimativas sem essa amostragem em campo. Os sistemas de radar possibilitam a estimativa da matéria orgânica do solo, cujos dados são obtidos através do sistema do Sentinel l, pertencente a Agência Espacial Europeia (ESA), com sensores de Radar de Abertura Sintética (SAR), e os produtos são distribuídos gratuitamente e operam na banda C da faixa espectral das micro-ondas possibilitando essa estimativa. Nesse trabalho, foram utilizadas imagens de radar para a estimativa da matéria orgânica do solo, a área de estudo foi a bacia hidrográfica do rio Una, localizada na região sudeste do estado de São Paulo. Foram utilizados dados da cena do Sentinel-1 no período de janeiro de 2016 a dezembro 2016. Como resultdo os valores dos dados de retroespalhamento nas polarizações Vertical/Vertical (VV), Vertical/Horizontal (VH), produto VV*VH e VV/VH, foi usado no modelo de Regressão Linear Múltipla com estratégia stepwise para seleção das variáveis. O resultado mostra o valor de R² = 0,32 e segnificancia de p <0,001, com o modelo ajustado, fez-se o teste t e a correlação de Pearson, a adequação do modelo de regressão mostra que as diferenças observadas não são significativas ao nível de 5%, o que garante a validação do modelo. |
Abstract: | The quantification of soil organic matter is essential for the sustainability of agricultural and forestry systems, contributing to the physical, chemical and biological attributes of the soil, with an impact on the stability and productivity of agro-ecosystems. field, which to be effective, needs to be very dense and with a relatively high financial cost. With the use of Remote Sensing and Geoprocessing techniques, it becomes possible to make estimates without sampling in the field. Radar systems make it possible to estimate soil organic matter, whose data are obtained through the Sentinel l system, belonging to the European Space Agency (ESA), with Synthetic Aperture Radar (SAR) sensors, whose products are distributed free of charge and operate in the C-band of the microwave spectral range, making this estimation possible. In this work, radar images were used to estimate soil organic matter, the study area was the watershed of the river Una, located in the southeastern region of the state of São Paulo. Data from the Sentinel-1 scene from January 2016 to December 2016 were used. As a result, the values of the backscatter data in the Vertical/Vertical (VV), Vertical/Horizontal (VH) polarizations, VVxVH and VV/VH product, was used in the Multiple Linear Regression model with stepwise strategy. The result shows the value of R² = 0.32 and significance of p <0.002, with the adjusted model, the t test and Pearson's correlation were performed, the adequacy of the regression model shows that the observed differences are not significant at the level of 5%, which guarantees model validation. |
Keywords: | Modelagem Ambiental Environmental Modeling Matéria Orgânica do Solo (MOS) Soil Organic Matter (SOM) Radar de Abertura Sintética (SAR) Synthetic Aperture Radar (SAR) Sentinel 1 Sentinel 1 |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::OUTROS::ENGENHARIA DE AGRIMENSURA |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Quote: | SOARES, Maycon Murilo Lourenço. Modelagem de matéria orgânica do solo com imagens de radar do Sentinel-1. 2023. 48 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2023. |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/38628 |
Date of defense: | 27-Jun-2023 |
Appears in Collections: | TCC - Engenharia de Agrimensura e Cartográfica (Monte Carmelo) |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
ModelagemMatériaOrgânica.pdf | TCC | 3.25 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.