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		<secondarykey>INPE-9555-TDI/831</secondarykey>
		<citationkey>Gameiro:1997:AvMéOb</citationkey>
		<title>Avaliação de métodos para obtenção dos fatores "L" e "S" da EUPS numa microbacia, via geoprocessamento e banco de dados</title>
		<alternatetitle>Methods for evaluation of "L" and "S" factor for the universal soil loss equation (USCLE) in a watershed, involving geoprocessing and database.</alternatetitle>
		<course>SER-SPG-INPE-MCT-BR</course>
		<year>1997</year>
		<secondarydate>19970225</secondarydate>
		<date>1997-02-25</date>
		<thesistype>Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)</thesistype>
		<secondarytype>TDI</secondarytype>
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		<author>Gameiro, Marcelo Gonçalves,</author>
		<group>SER-SPG-INPE-MCT-BR</group>
		<committee>Formaggio, Antonio Roberto (presidente/orientador),</committee>
		<committee>Epiphanio, José Carlos Neves,</committee>
		<committee>Clerice De Maria, Isabella,</committee>
		<committee>Moraes, Jener Fernando Leite de,</committee>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>São José dos Campos</city>
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		<keywords>equação universal de perdas de solo (EUPS), banco de dados, geoprocessamento, sensoriamento remoto, universal soil lost equation (USLE), data base, geoprocessing, remote sensing.</keywords>
		<abstract>O presente trabalho está relacionado às áreas de sensoriamento remoto, geoprocessamento e banco de dados. Tem como área de estudo a microbacia do Ribeirão das Araras (Araras, SP). Para esta área foram obtidos os parâmetros da Equação Universal de Perdas de Solo (EUPS), dando ênfase ao fator topográfico que se subdivide em comprimento de encosta (L) e declividade (S), os quais foram calculados, cada um, por dois métodos diferentes, a saber: L1) método da direção preferencial de escorrimento superficial da água (Kuntschik, {{{1996);}}} L2 ) método das isocômpleres (Fernández, {{{1996);}}} S1) método do ábaco (De Biasi, {{{1992);}}} S2 ) método da grade (Pereira Neto e Valério Filho, 1993). O fator C da EUPS foi calculado através de dois modos diferentes: (a) delimitação de talhões com auxílio de trabalho de campo e fotos aéreas, (b) processamento digital de imagens de sensoriamento remoto. Foi feita então uma análise de sensibilidade da EUPS aos fatores L e S e também uma comparação entre os resultados obtidos no cálculo do fator C pelos métodos citados. Nesta área de estudo foi feito também o mapa de aptidão agrícola através de sistemas de informações geográficas com auxílio de um banco de dados tabular. A estimativa de erosão calculada pela EUPS e a tolerância de perdas de solo deram origem ao índice de criticidade que, posteriormente, foi comparado com o mapa de adequação de uso da terra proveniente da comparação entre o mapa de aptidão agrícola e o mapa de uso atual do solo. Como resultado, verificou-se que o cálculo do fator C através dos métodos de processamento digital utilizados não se mostrou satisfatório. Para o fator S não houve diferença estatística entre os métodos utilizados na sua modelagem. Para fator L houve diferença estatística entre os métodos utilizados, sendo que o método das isocômpleres pareceu representar melhor a realidade por apresentar valores mais baixos. O sistema de informações geográficas auxiliado pelo banco de dados foi uma ferramenta bastante útil na confecção do mapa de aptidão agrícola, embora tenha sido encontrada certa dificuldade com a fonte de dados (partes do mapa de solos pouco preciso). A comparação do mapa de aptidão agrícola com o índice de criticidade revelou-se coerente. ABSTRACT: This work deals with remote sensing, GIS, and database. The test site is the Ribeirão das Araras watershed, located in Araras, SP, Brazil. The Universal Soil Loss Equation (USLE) was modeled, with emphasis on the topographic factor, which is divided in slope lenght (L ) and slope (S ). Both were calculated by two different methos: L1 or method of the preferential direction by the superficial water flux (Kuntschik, {{{1996);}}} L2 or ?isocômplere? method (Fernândez, {{{1996);}}} S1 or abacus method (De Biase, {{{1992);}}} S2 or grod method (Pereira Neto e Valério Filho, 1993). The USLE C factor was calculated by two different methods: a) ancillary data from field {{{work;}}} b) digital image processing. It was performed a sensitivity analysis of the USLE for L and S factors. Also, it was performed a comparison between the two methods fo C calculus. Another step was to make the land suitability map using GIS coupled to a tabular database. The estimate of erosion calculated by using USLE and the soil loss tolerance allowed the generation of the criticaly índex. Afterwards, this index was compared to the use adequacy map derived from the comparison between the land suitability map and the actual land use map. As a result it was found that the calculus of the C factor using digital image processing was not satisfactory. For the S factor, there was no statiscical difference between the methods used in its modeling. For the L factor, there was a statistical difference between the methods {{{used;}}} and the ?isocomplere? method seemed to give a good representation of the reality because it presented the lowest values for L. The GIS coupled to a database was a tool very useful to generate the land suitability maps. However it was found some difficulties with data sources, mainly with the low precision of the soil map. The comparison between the land suitability map and the criticality index was coherent.</abstract>
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		<language>pt</language>
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		<supervisor>Formaggio, Antonio Roberto,</supervisor>
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