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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Mattos, Sérgio Henrique Vannucchi Leme de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8205497519881678pt_BR
dc.contributor.referee1Gaona, Jairo Campos-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9606536976985429pt_BR
dc.contributor.referee2Pereira, Joelson Gonçalves-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9807384932474107pt_BR
dc.creatorRocha, Thais Maria Gonçalves-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2219779451467983pt_BR
dc.date.accessioned2020-06-17T13:57:02Z-
dc.date.available2020-06-17T13:57:02Z-
dc.date.issued2016-04-26-
dc.identifier.citationROCHA, Thais Maria Gonçalves. Avaliação da complexidade da paisagem do município de Dourados (MS) por meio de métricas baseadas na entropia informacional. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado Gestão Ambiental) – Faculdade de Ciências Biológicas e Ambientais, Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados, MS, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/3342-
dc.description.abstractTheories and concepts related to the paradigm of complexity has been contributed significantly to the understanding of patterns and processes that occur in landscape. This study aims to assess complexity degree of different land uses in the city of Dourados (state of Mato Grosso do Sul - Brazil), using landscape metrics based on informational entropy (He / Hmax, SDL and LMC) applied to images of RapidEye sensor. For He/Hmax measure, urban parks, areas of native vegetation and agriculture presented a higher degree of variability. SDL measures and LMC revealed an inverse behavior: urban areas have achieved greater values of complexity.The results showed that the work achieved its goal, identifing the complexity degree of studied areas. It is concluded that the use of landscape metrics based on informational entropy can help in environmental management as, for instance, in multitemporal analysis in areas of environmental recovery and in monitoring of state and evolution of conservation in protected areas.en
dc.description.resumoTeorias e conceitos ligados ao paradigma da complexidade têm contribuído de modo decisivo ao estudo da paisagem. Este trabalho objetivou avaliar o grau de complexidade de diferentes usos da terra do município de Dourados (MS), utilizando-se métricas de paisagem baseadas na entropia informacional (He/Hmax, SDL e LMC) aplicadas a imagens do sensor RapidEye. Para a medida He/Hmax, os parques urbanos, as áreas de vegetação nativa e de agricultura apresentaram maior grau de variabilidade. Já as medidas SDL e LMC revelaram comportamento inverso: as áreas urbanas obtiveram maiores valores de complexidade. Os resultados demonstraram que o trabalho alcançou seu objetivo, conseguindo identificar o grau de complexidade das áreas. Conclui-se que o emprego das métricas de paisagem baseada na entropia informacional pode auxiliar na gestão ambiental realizando, por exemplo, uma análise multitemporal em áreas de recuperação ambiental e no monitoramento do estado e evolução da conservação em áreas protegidas.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Alison Souza (alisonsouza@ufgd.edu.br) on 2020-06-17T13:57:02Z No. of bitstreams: 1 ThaisMariaGoncalvesRocha.pdf: 1168318 bytes, checksum: e104e6aaf542369f889970569b9ef3f6 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-06-17T13:57:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ThaisMariaGoncalvesRocha.pdf: 1168318 bytes, checksum: e104e6aaf542369f889970569b9ef3f6 (MD5) Previous issue date: 2016-04-26en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Grande Douradospt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Ciências Biológicas e Ambientaispt_BR
dc.publisher.initialsUFGDpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectUso da terrapt_BR
dc.subjectLand useen
dc.subjectEntropia informacionalpt_BR
dc.subjectEntropy (Information theory)en
dc.subjectPaisagempt_BR
dc.subjectLandscapeen
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS BIOLOGICASpt_BR
dc.titleAvaliação da complexidade da paisagem do município de Dourados (MS) por meio de métricas baseadas na entropia informacionalpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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