Este estudo teve por objetivo simular cenários de uso e ocupação do solo para t4 (2035), tendo como base as mudanças no uso do solo ocorridas em t1 (1989), t2 (2007) e t3 (2015) para a bacia do Rio Tapacurá, localizada no Estado de Pernambuco. Foi realizada a previsão do uso do solo para t3 (2015), usando três métodos: (a) Rede Neural Multi-Layer Perceptron (RNMLP), (b) Similarity-Weighted Instance-Based Machine Learning Algorithm (SimWeight) e (c) Regressão Logística (RL) e para a metodologia que mostrou melhor desempenho, foi realizada a predição dos cenários futuros para t4 (2035). Os cenários futuros simulados foram: (a) Cenário 1: de continuidade das transições e (b) Cenário 2: de continuidade das transições e intensificação da classe pecuária e expansão da área urbana, usando o módulo Land Change Modeler (LCM) do Idrisi TerrSet e imagens da cobertura do solo. Os resultados da previsão do uso do solo para 2015 mostraram que o melhor desempenho foi obtido usando o método RNMLP com treinamento de 84,22% e 10.000 iterações. A simulação dos cenários futuros para t4 mostrou intensificação das transições observadas nos três anos analisados, com previsão para expansão de cerca de 3% da classe pecuária para os dois cenários simulados.
Biografia do Autor
Ana Paula Campos XAVIER, Centro de Tecnologia/Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil e Ambiental
Engenheira Ambiental. Mestre em Engenharia Civil e Ambiental pela UFPB
Richarde Marques da SILVA, Universidade Federal da Paraíba, Centro de Ciências Exatas e da Natureza, Departamento de Geociências
Bolsista de Produtividade do CNPq. Geógrafo. Mestre em Engenharia Urbana pela UFPB. Doutor em Engenharia Civil (Recursos Hídricos) pela UFPE
