4 resultados para Earth Observation - Remote Sensing

em Biblioteca Digital de Teses e Dissertações Eletrônicas da UERJ


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A presente dissertação tem como objetivo analisar os ganhos geopolíticos do programa sino-brasileiro de satélites de recursos terrestres (CBERS). O codesenvolvimento pelo Brasil e pela China de uma série de satélites de sensoriamento remoto elevou a capacidade de ambos os países de ampliar os meios para zelar pela soberania sobre seus territórios nacionais. Esse programa de cooperação Sul-Sul também impactou positivamente no desenvolvimento desses países, à medida que possibilitou a execução de políticas públicas mais eficazes para áreas de difícil acesso como o deserto de Gobi na China e a floresta amazônica no Brasil. Além disso, o desenvolvimento e lançamento exitoso dos satélites da família CBERS também auferiu ganhos políticos no âmbito internacional. De fato, a aquisição dessa tecnologia permitiu ao Brasil e a China uma atuação mais proativa nos regimes internacionais relacionados ao espaço exterior, como COPUOS, CEOS e GEO/GEOSS. Ela também ensejou a realização de uma política de vanguarda de distribuição de imagens, baseada na premissa de que os dados geoespaciais são bens públicos globais. Esse entendimento levou, enfim, à realização de uma política de distribuição gratuita de imagens CBERS, primeiramente para os territórios nacionais do Brasil e da China e, posteriormente para países da América do Sul e para todo continente africano, culminando, em 2010, com sua globalização. Desse modo, o presente trabalho visa analisar se a aquisição da tecnologia de sensoriamento remoto via satélite efetivamente facultou ao Brasil e a China uma maior capacidade de influência no sistema internacional de poder e, igualmente, se há relação entre o programa CBERS e as políticas externas do Brasil e da China, principalmente no que tange à promoção da cooperação Sul-Sul na política externa solidária do governo Lula e ao conceito de mundo harmonioso da diplomacia chinesa.

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Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86.

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Os SIG Sistemas de Informação Geográfica vêm sendo cada vez mais estudados como ferramentas facilitadoras de análises territoriais com o objetivo de subsidiar a gestão ambiental. A Ilha Grande, que pertence ao município de Angra dos Reis, localiza-se na baía de Ilha Grande no sul do estado do Rio de Janeiro e constitui-se no recorte espacial de análise. Apresenta uma dinâmica ambiental complexa que se sobrepõem principalmente aos usos de proteção ambiental e de atividade turística em uma porção do território em que as normatizações legais são difíceis de serem aplicadas, pois são reflexos de interesses que se manifestam em três esferas do poder a municipal, a estadual e a federal. O objetivo principal desta pesquisa é a realização do processamento digital de imagem para auxiliar a gestão territorial da Ilha Grande. Em foco, a estrada Abraão - Dois Rios, que liga Abraão (local de desembarque dos turistas, principal núcleo da Ilha) a Dois Rios (local de visitação por estudantes e pesquisadores, núcleo que abrigava o presídio, atualmente abriga sede do centro de pesquisa e museu da Universidade do Estado do Rio de Janeiro), ambos protegidos por diferentes categorias de unidades de conservação. A metodologia fundamenta-se no processamento digital de imagem através da segmentação e da classificação supervisionada por pixel e por região. O processamento deu-se a partir da segmentação (divisão de uma imagem digital em múltiplas regiões ou objetos, para simplificar e/ou mudar a representação de uma imagem) e dos processos de classificações de imagem, com a utilização de classificação por pixel e classificação por regiões (com a utilização do algoritmo Bhattacharya). As segmentações e classificações foram processadas no sistema computacional SPRING versão 5.1.7 e têm como objetivo auxiliar na análise de uso da Terra e projetar cenários a partir da identificação dos pontos focais de fragilidade encontrados ao longo da estrada Abraão-Dois Rios, propensos a ocorrências de movimentos de massa e que potencializam o efeito de borda da floresta e os impactos ambientais. A metodologia utilizada baseou-se em análise de campo e comparações de tecnologias de classificação de imagens. Essa estrada eixo de ligação entre os dois núcleos tem significativa importância na história da Ilha, nela circulam veículos, pesados e leves, de serviço, pedestres e turistas. Como resultados da presente foram gerados os mapas de classificação por pixel, os mapas de classificação por região, o mapa fuzzy com a intersecção dos mapas de classificação supervisionada por região e os mapas com os locais coletados em campo onde são verificadas ocorrências de movimentos de massa nas imagens ALOS, 2000, IKONOS, 2003 e ortofotografias, 2006. Esses mapas buscam servir de apoio à tomada de decisões por parte dos órgãos locais responsáveis.

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Este trabalho aborda a aplicação da Geomática no apoio às ações de rápida resposta às emergências ambientais passíveis de ocorrência, nas rodovias do País, por incidentes com produtos perigosos. A cadeia logística nacional de infraestrutura de transporte de carga está apoiada, principalmente, no modal rodoviário, que é responsável por cerca de 60% do volume total transportado. Seguindo essa tendência, a maioria dos produtos perigosos também é transportada através de estradas. Nessas operações, apesar de todas as medidas de segurança empregadas, tanto na embalagem quanto no manuseio, há sempre a possibilidade da ocorrência de incidentes com esse tipo de carga, no deslocamento entre o ponto de partida e o destino final. Diante dessas potenciais ameaças, ficam evidentes os riscos à integridade física e patrimonial das populações lindeiras, bem como ao meio ambiente, no tocante à qualidade das águas superficiais e subterrâneas, do solo e do ar. Este trabalho sugere, com base na integração dos recursos tecnológicos do Sensoriamento Remoto, do Sistema de Posicionamento Global-GPS e do Geoprocessamento, implantar um sistema de informações georreferenciadas que proporcione os elementos necessários às ações de rápida resposta a esses eventos. A estrutura proposta, denominada Bureau de Informações Territoriais, está moldada para proporcionar uma solução para os problemas relacionados com o posicionamento na superfície terrestre, e que engloba os conceitos da Geomática, através da aplicação das suas quatro etapas básicas: coleta de dados, análise de dados, distribuição da informação e uso da informação. Assim, atendendo ao princípio da mobilidade, o projeto visa, ainda, a disponibilizar na tela de um laptop as informações necessárias ao planejamento e à execução das ações, no menor tempo possível. Por outro lado, considerando que o Bureau também proporciona às organizações que participam das ações de combate aos incidentes rodoviários com produtos perigosos as informações necessárias, através de uma conexão à Internet, espera-se a maximização dos benefícios do planejamento das ações preventivas e corretivas de resposta aos sinistros, assim como a minimização dos efeitos desse tipo de evento sobre a população, as propriedades e o meio ambiente.