dc.contributor.advisor |
Cassy, Sheyla Ratan Rodrigues |
|
dc.contributor.author |
Adade, Iussufo Momade Anifo |
|
dc.date.accessioned |
2025-07-17T11:40:34Z |
|
dc.date.issued |
2025-02 |
|
dc.identifier.uri |
http://www.repositorio.uem.mz/handle258/1461 |
|
dc.description.abstract |
Land use and land cover changes in river basins are among the main drivers of global
environmental change in many developing countries. In Mozambique and Eswatini, land use
and land cover changes cause serious challenges to natural resource management in river
basins, especially in the Umbeluzi River basin, which is jointly managed by both countries.
These challenges occur in the form of water resource depletion, land use conflicts and are also
a key driver of climate change. Remote sensing and Geographic Information Systems (GIS)
are effective and frequently used tools for comprehensively understanding the dynamics of
land use and land cover changes. The aim of this study was to use remote sensing and GIS
techniques to analyse variations in land use and land cover changes in the Umbeluzi River
basin for the years 2019 and 2024. For this purpose, satellite images from Sentinel-2 were used,
on the Google Earth Engine platform, to compute supervised classification. Supervised
classification was performed using machine learning Random Forest (RF) algorithm and the
accuracy of the classification was evaluated using confusion matrix. Image processing and
mapping were performed based on the ArcGIS Pro 3.2 software. The results showed changes
in land use and land cover of the Umbeluzi River basin during the study period. The urban
construction decreased by 8%; bare soil or pasture increased by 16.7%; water bodies increased
by 77.4%; evergreen vegetation or woodlands decreased by 8.1%; shrublands decreased by
12%; irrigated agricultural area decreased by 30.8%; mangroves increased by 5.6%; small-
scale agriculture increased by 4.6%. Classification accuracy consistently achieved values
above 0.8 for the indices generated through the confusion matrix. The results of this study have
the potential to contribute significantly to the effective management of the Umbeluzi River
basin, providing an appropriate analysis of the potential and demand for water resources,
integrating the needs of human activities with the ecological sustainability activities of aquatic
and riparian habitats. |
en_US |
dc.language.iso |
por |
en_US |
dc.publisher |
Universidade Eduardo Mondlane |
en_US |
dc.rights |
openAcess |
en_US |
dc.subject |
Detecção remota |
en_US |
dc.subject |
SIG |
en_US |
dc.subject |
Detecção de mudanças |
en_US |
dc.subject |
Bacia do rio Umbeluzi |
en_US |
dc.subject |
Uso e cobertura do solo |
en_US |
dc.subject |
Moçambique |
en_US |
dc.title |
Aplicação da detecção remota e dos sistemas de informação geográfica para a análise da variação temporal do uso e cobertura do solo na bacia hidrográfica do Rio Umbeluzi, 2019-2024 |
en_US |
dc.type |
thesis |
en_US |
dc.description.embargo |
2025-07 |
|
dc.description.resumo |
As mudanças do estado do uso e cobertura do solo nas bacias hidrográficas estão entre os
principais impulsionadores das alterações ambientais globais em muitos países em
desenvolvimento. Em Moçambique e Eswatini, as mudanças do uso e cobertura do solo causam
sérios desafios à gestão dos recursos naturais nas bacias hidrográficas, especialmente na bacia
do rio Umbeluzi, cuja gestão é compartilhada pelos dois países. Estes desafios ocorrem na
forma de esgotamento dos recursos hídricos, conflitos de uso da terra e também são um factor
determinante das mudanças climáticas. A detecção remota (DR) e Sistemas de Informação
Geográfica (SIG) são ferramentas eficazes e frequentemente usadas para a compreensão
abrangente da dinâmica das alterações no uso e cobertura do solo. O objectivo deste estudo foi
aplicar técnicas de DR e SIG para analisar as variações das mudanças do uso e cobertura do
solo na bacia hidrográfica do rio Umbeluzi entre os anos 2019 e 2024. Para tal, usou-se imagens
de satélite Sentinel-2 para realizar a classificação supervisionada na plataforma do Google
Earth Engine. A classificação supervisionada foi realizada com base no algoritmo de
aprendizagem de máquina Floresta Aleatória (RF) e a avaliação da precisão dessa classificação
foi feita através da matriz de confusão. O mapeamento e a análise da evolução do uso e
cobertura do solo foram realizados com base no software ArcGIS Pro 3.2. Os resultados
mostraram mudanças no uso e cobertura do solo da bacia do rio Umbeluzi durante o período
em estudo. A classe construções urbanas reduziu em 8%, solo exposto ou pastagem aumentou
em 16.7%, os corpos de água aumentaram em 77.4%, a vegetação perene ou bosques reduziu
em 8.1%, a vegetação arbustiva reduziu em 12%, a área agrícola irrigada reduziu em 30.8%, o
mangal aumentou em 5.6%, a agricultura de pequena escala aumentou em 4.6%.
A precisão da classificação alcançou valores consistentes acima de 0.8 para os índices gerados
através da matriz de confusão. As conclusões deste estudo têm o potencial de contribuir
significativamente para a gestão eficaz da bacia do rio Umbeluzi, proporcionando uma análise
apropriada do potencial e da procura dos recursos hídricos, integrando tanto as necessidades
das actividades humanas, com as actividades de sustentabilidade ecológica dos habitats
aquáticos e ribeirinhos. |
en_US |