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dc.contributor.advisorCassy, Sheyla Ratan Rodrigues-
dc.contributor.authorAdade, Iussufo Momade Anifo-
dc.date.accessioned2025-07-17T11:40:34Z-
dc.date.issued2025-02-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.uem.mz/handle258/1461-
dc.description.abstractLand 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.isoporen_US
dc.publisherUniversidade Eduardo Mondlaneen_US
dc.rightsopenAcessen_US
dc.subjectDetecção remotaen_US
dc.subjectSIGen_US
dc.subjectDetecção de mudançasen_US
dc.subjectBacia do rio Umbeluzien_US
dc.subjectUso e cobertura do soloen_US
dc.subjectMoçambiqueen_US
dc.titleAplicação 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, 2019-2024en_US
dc.typethesisen_US
dc.description.embargo2025-07-
dc.description.resumoAs 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
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