4 resultados para Almudena Grandes

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2010

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A tecnologia de sensoriamento remoto é uma das mais importantes fontes de informação para subsídios na identificação e no monitoramento de mudanças na cobertura da Terra. Objeto dessa tecnologia, a classificação supervisionada, por meio do algoritmo da máxima verossimilhança, tem sido um dos métodos mais utilizados para a extração de informações, principalmente em imagens de média resolução espacial. Utilizando parâmetros estatísticos, esse algoritmo pressupõe a ponderação das distâncias entre as médias dos níveis digitais das classes. Este trabalho objetivou a aplicação desse algoritmo em imagem de satélite de alta resolução. Para isso, foi necessário minimizar a intensidade de informações disponibilizadas por esses sensores, alterando a resolução espacial para 4 m e a radiométrica para 8 bit e, ainda, fazer uma filtragem pós-processamento. O presente trabalho, parte integrante de um projeto de monitoramento orbital de grandes obras de engenharia em infraestrutura, avaliou um método para a extração de informações para o monitoramento dessas obras, inseridas em meio rural ou urbano. A finalidade desse procedimento é subsidiar a análise da dinâmica de desenvolvimento dessas obras em relação a situações precedentes, assim como a possíveis intervenções no seu entorno. O projeto de monitoramento dessas obras utiliza imagens de satélites de vários sensores de alta resolução espacial, captadas em diferentes datas. No entanto, a aplicação do método apresentado neste trabalho exemplifica a utilização de imagem do satélite Ikonos 2 em uma única data. Para a imagem Ikonos 2, foi obtido um índice Kappa geral de 0,84 e apenas a classe caracterizada como Pastagem apresentou concordância relativamente mais baixa (0,71) em comparação a outras classes, mas ainda assim considerada uma boa classificação. Diante disso, a padronização proposta com a finalidade de minimizar as informações em imagens de alta resolução juntamente com o algoritmo da máxima verossimilhança e a posterior filtragem mostraram-se eficientes como suporte para a avaliação da ocupação das terras tomadas pelas obras (área de influência direta) e do seu entorno.

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O Código Florestal brasileiro, juntamente com a resolução Conama no 303/2002, definiu áreas do território nacional classificadas como de preservação permanente (APP). Essas áreas englobam margens dos cursos e corpos d'água, terrenos com declividade acentuada, bordas de chapadas, topos de morro, entre outras feições. No entanto, a escassez de dados cartográficos em escala adequada e de abrangência nacional dificultam ou até impossibilitam as estimativas do alcance territorial da legislação ambiental brasileira. Um exemplo é a delimitação das APPs nas margens dos rios, que, para identificação correta, requer, além da localização, informações sobre a largura dos cursos d'água na época de cheias, dados raramente disponíveis. Este trabalho utilizou dados provenientes da Agência Nacional de Águas (ANA) para estimar as APPs das margens dos rios pertencentes à bacia do Rio Ji-Paraná, RO, identificados na escala 1:1.000.000, levando-se em consideração as larguras dos cursos d'água. Dados de todas as dez estações fluviométricas presentes na bacia com medidas de cota e perfil transversal da calha foram utilizados para estimar a largura máxima do canal de duas maneiras distintas. A primeira delimitou as sub-bacias definidas pelas estações fluviométricas e considerou que todos os cursos d'água pertencentes à sub-bacia apresentavam a mesma largura observada em seu ponto final. A segunda utilizou a relação empírica obtida entre a área de drenagem e a largura da calha nas nove estações para definir a largura de todos os trechos dos cursos d'água da bacia. Por fim, as APPs nas margens dos rios foram delimitadas seguindo os critérios estabelecidos na resolução Conama no 303/2002. A título de comparação, foram também delimitadas as APPs utilizando larguras constantes de 100 m, 200 m e 500 m de faixa marginal para toda a bacia. Entre os diferentes métodos utilizados, a APP nas margens dos rios variou de 1.541 km2 a 15.876 km2 (2,04% a 21,04% da área da bacia, respectivamente). A grande variação na delimitação das áreas marginais deixa claro que estimativas efetuadas para grandes regiões estarão sempre sujeitas a incertezas, de acordo com os métodos utilizados, e que, portanto, é imprescindível o detalhamento dos procedimentos efetuados para esclarecer as vantagens e limitações a que tais estimativas estão sujeitas.