03515nam a2200229 a 450000100080000000500110000800800410001910000220006024501250008226000160020730000110022350001740023452026720040865000500308065000190313065000240314965000250317365300200319865300180321865300240323665300250326020859542018-01-22       2017    bl uuuu  m   00u1 u    #d1 aDOURADO, C. da S.  aÁreas de risco de desertificaçãobcenários atuais e futuros frente às mudanças climáticas.h[electronic resource]  a2017.c2017  a141 p.  aTese (Doutorado Engenharia Agrícola) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas - Orientador: Stanley Robson de Medeiros Oliveira.  aResumo - A agricultura mundial tem como meta alimentar nove bilhões de pessoas até 2050, e a transformação de terras agricultáveis em terras improdutivas, devido ao fenômeno da desertificação, aparece como um desafio para diversos setores socioeconômicos e ambientais, principalmente para o setor agrícola. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é identificar áreas com potencial de risco de desertificação no estado da Bahia para um cenário de clima presente e avaliar se as projeções dos cenários de mudanças climáticas influenciam na condição espaço temporal dessas áreas. Para isto, foram utilizados sete indicadores biofísicos de desertificação, a saber: índice de vegetação de diferença normalizada (NDVI, sigla em inglês) e índice de vegetação realçado (EVI, sigla em inglês) ambos gerados pelo sensor MODIS; índice de aridez; dados de solo; precipitação; temperatura e evapotranspiração. Foram utilizados dois cenários de períodos temporais distintos, o cenário de clima presente abrangendo os anos de 2000 a 2014, e o cenário de clima futuro para o período de 2021 a 2050. Para elaboração dos mapas climáticos foi aplicado o método geoestatístico Krigagem Bayesiana Empírica. Foram elaborados mapas de Modelo de Elevação Digitação, Declividade e Classificação do Solo, com o intuito de gerar um mapa de Fragilidade do Solo, o qual foi utilizado como indicador contendo as características edáficas da região. A partir do "empilhamento" das imagens dos sete indicadores de desertificação foi aplicada a tarefa classificação, por meio do algoritmo Máquinas de Vetores Suporte (SVM, sigla em inglês) na imagem produto, definindo quatro níveis de risco de desertificação: "muito alto", "alto", "moderado" e "baixo". Para validação da classificação foram utilizadas imagens de alta resolução do satélite RapidEye. Os resultados mostraram que no ano de 2014 houve uma diminuição na precipitação e nas áreas de cobertura vegetal em relação ao ano de 2000, bem como um aumento no índice de aridez e nas áreas de risco de desertificação. No cenário futuro, houve um aumento de temperatura de aproximadamente 1 °C e diminuição da precipitação em relação ao clima presente. O índice de aridez aponta um aumento nas áreas áridas para o clima futuro, e uma expansão nas áreas de risco de desertificação, principalmente nas áreas de risco "muito alto" e "alto". As mesorregiões que expandiram as áreas de desertificação são os maiores polos da agricultura do estado da Bahia, sendo necessária uma análise mais profunda sobre a desertificação nessas áreas.  aModerate resolution imaging spectroradiometer  aRemote sensing  aMudança climática  aSensoriamento Remoto  aÁreas degradas  aGeotecnologia  aImagem de satélite  aMineração de dados