Identificação de áreas susceptíveis a processos erosivos pluviais na região da bacia hidrográfica GL-2 em Pernambuco

Autores

  • Silas Lima da Silva UFPE
  • Luciana de Aquino França UFPE
  • Josiclêda Domiciano Galvincio UFPE

DOI:

https://doi.org/10.29150/jhrs.v13.5.p613-623

Palavras-chave:

Inclinação, Escoamento, Declividade, Uso da Terra

Resumo

A inclinação do terreno, conhecida como declividade, desempenha um papel fundamental na configuração das paisagens naturais e é um elemento fundamental para a compreensão da dinâmica geográfica. Esta pesquisa teve como principal objetivo correlacionar o fator declividade com as formas de revelo, clima, pedologia, uso e cobertura da terra, visando à junção e análise desses fatores na interferência da intensidade dos processos erosivos. Para avaliar todo esse sistema, este trabalho foi embasado metodologicamente na Teoria Geral dos Sistema e na Classificação do Grau de Erosão da EMBRAPA. Foi adotada como unidade de análise a bacia hidrográfica, mais especificamente o grupo de bacias de pequenos rios litorâneas (GL-2) – PE. A escolha desta unidade de análise justifica-se dada à intensidade dos processos erosivos que foram registrados nos últimos anos, considerando que a intervenção humana se procede via expansão da malha urbana e pelo cultivo da monocultura canavieira. O objetivo selecionado para esse estudo, apresenta uma área aproximada de 1.264,94 Km² e está localizada no litoral do estado de Pernambuco. Para esta unidade de análise, a bacia GL-2, o declive tem papel significativo no desenvolvimento dos processos erosivos, sobretudo no lado oeste da bacia, em áreas de classes elevadas de declividade, Tais áreas desprovidas de cobertura vegetal, tomada pela monocultura canavieira, pecuária e/ou pela urbanização sofrem o agravo da dinâmica erosiva.

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Publicado

2023-12-30

Como Citar

Lima da Silva, S., de Aquino França, L., & Domiciano Galvincio, J. (2023). Identificação de áreas susceptíveis a processos erosivos pluviais na região da bacia hidrográfica GL-2 em Pernambuco . Journal of Hyperspectral Remote Sensing, 13(5), 613–623. https://doi.org/10.29150/jhrs.v13.5.p613-623

Edição

Seção

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