22 resultados para Imagens geográficas

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A dinâmica do uso das terras no Brasil determina que os censos agrícolas, realizados somente a cada 10 anos, estejam desatualizados quando são publicados. Além disso, existe uma carência metodológica no que se refere à geração de informações atuais sobre o uso da terra de forma mais ágil. Como nos demais municípios, em Holambra no estado de São Paulo, há falta de informações atuais sobre a área rural. Assim, o objetivo deste trabalho foi construir a tipologia dos usos das terras em Holambra-SP, por intermédio de imagem de satélite de alta resolução espacial, o que possibilita geração de informações mais frequentes, precisas e atualizadas. Sendo assim, o suporte metodológico apoiou-se no geoprocessamento, utilizando imagem de satélite de alta resolução espacial, com identificação visual do uso atual da terras. Os resultados mostraram a importância e a operacionalidade no uso de imagem de satélite de alta definição espacial como ferramenta metodológica para levantar o uso das terras por base municipal, usando o instrumental oferecido pelos Sistemas de Informações Geográficas. A metodologia mostrou-se adequada aos estudos propostos para este trabalho e representa, portanto, um interessante caminho para pesquisa futuras sobre análises do uso das terras.

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Geoprocessamento. Sistema de informações geográficas - SIG / SPRING. Esquema operacional. Criação e manipulação do bancos de dados. Criação do plano de informação - PI. Escolha do modelo de dados. Imagens. Modelo Numérico de Terreno - MNT. Grades regulares. Fatiamento. Objeto. Mapa cadastral. Redes. Temática.

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Durante treze anos, uma equipe de pesquisadores da Embrapa Monitoramento por Satélite apoiada por outras instituições nacionais e estrangeiras, acompanhou um grupo de 438 famílias de produtores rurais em Machadinho d´Oeste, Rondônia, na fronteira agrícola da Amazônia Ocidental. Nessas terras recentemente ocupadas por pequenos agricultores, oriundos principalmente das Regiões Sul e Sudeste do país, as atividades de produção familiar foram avaliadas através de métodos e procedimentos modernos, baseados na utilização de imagens de satélite, Sistemas de Informações Geográficas (SIG) e tratamento numéricos. As extensas bases de dados, constituídas durante a pesquisa, serviram para análise da evolução e diferenciação da pequena agricultura familiar, em termos da produção agrícola e da manutenção da sua sustentabilidade agroecológica. Procurando sabe as principais razões que diferenciam evolutivamente os lotes amostrados, foram analisados os questionários respondidos por produtores entrevistados em 1986, 1989, 1996 e 1999. As análises permitiram a comparação dos dados técnicos e sua possível utilização na avaliação dos sistemas de produção. O estudo foi complementado com análises explicativas através das variáveis qualitativas. Entre os anos de 1986 e 1999 houve uma evolução significativa, como se esperava, nos sistemas de produção agrícola de Machadinho d´Oeste (RO).

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Introdução; Material e métodos: área de estudo, procedimentos e operações; Resultados e discussão; Conclusão; Anexos (mapas: uso das terras, aplicação de insumos agrícolas, emprego, renda bruta, impacto ambiental das atividades agrícolas, sustentabilidade agro-ambiental, sustentabilidade econômico-ambiental, sustentabilidade agro-ambiental).

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O uso dos métodos tradicionais de levantamento do uso das terras, em razão do custo elevado dos instrumentos e a dificuldade de disponibilizar as informações de maneira rápida aos tomadores de decisão, torna proibitivo seu emprego de forma sistemática e repetitiva sobre grandes extensões de território. Desta forma, existe a necessidade de se utilizar métodos que possibilitem o levantamento do uso das terras de maneira eficiente, rápida e que tenham relativamente baixo custo. Neste contexto, a forma mais eficiente e rápida para caracterizar o uso atual das terras é por meio dos recursos instrumentais oferecidos pelo sensoriamento remoto (SR), com auxílio dos Sistemas de Informações Geográficas (SIGs) e dos Sistema de Posicionamento Global (GPSs). O processo de levantamento e caracterização do uso das terras, nesse caso, pode ser grandemente facilitado pela utilização de imagens de satélites e outros recursos de sensoriamento remoto, que podem gerar dados passíveis de serem geocodificados, ou seja, integrados, relacionados e espacializados nos SIGs. Esses, em conjunto com os GPSs, são considerados, atualmente, como a maneira mais eficiente de levantamento e identificação do uso das terras. Desta forma, o trabalho teve como objetivo o mapeamento de uso das terras utilizando o processamento digital de imagem de sensoriamento remoto, utilizando-se a interpretação visual, a classificação digital supervisionada, e a classificação híbrida (classificação digital + interpretação visual), utilizando-se imagem TM do satélite LANDSAT 7.

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O Programa de Aceleração do Crescimento do Governo Federal (PAC) é baseado no conceito de investimentos em infraestrutura que, aliados a medidas econômicas, visam estimular os setores produtivos e, ao mesmo tempo, levar benefícios sociais para todas as regiões do Brasil. A Casa Civil e o Gabinete de Segurança Institucional da Presidência da República, a Secretaria de Planejamento e Investimentos Estratégicos (SPI) do Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão, e a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento são parceiros no Projeto 10 do PAC Embrapa (PAC 10) ? ?Monitoramento orbital das obras do PAC e avaliação dos seus impactos?, executado pela equipe da Gestão Territorial Estratégica (GTE) da área técnica da Embrapa Monitoramento por Satélite. Devido à variedade de obras, diversas são as informações necessárias para o seu acompanhamento. Para organizar todas as informações, foi criado um banco de metadados digital.

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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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A partir dos anos 1970, a ocupação pelo homem do espaço do centro-oeste brasileiro apresentou um elevado crescimento devido a políticas de expansão agrícola. Este fato ocorreu por meio do alto grau de mecanização agrícola e aplicação de fertilizantes, visando elevados níveis de produção em diversas localidades, como o sudoeste do Estado de Goiás. Tal predicado da alta produtividade mantém-se até os dias atuais, indicando a grande intensidade da dinâmica de uso e cobertura das terras nesta região. Desta forma, tornase necessário o conhecimento da dinâmica e distribuição espacial dos padrões de uso e cobertura da terra, podendo fornecer subsídios a ações de planejamento agrícola sobre o espaço em alguns municípios do sudoeste goiano. Para isto, imagens orbitais do satélite Landsat TM-5 foram adquiridas em diferentes períodos do ciclo agrícola ao longo de 2007. Informações complementares acerca do uso regional foram utilizadas para apoiar a interpretação e classificação, principalmente a partir dos dados obtidos em campo. Os mapas de uso e cobertura da terra para os municípios de Rio Verde, Acreúna, Santo Antônio da Barra, Santa Helena de Goiás, Montividiu e Paraúna foram obtidos utilizando ferramentas do programa Spring 4.3.3 como a segmentação de imagens, bem como o classificador semi-automático Bhattacharya Distance, sendo estabelecidas dez classes temáticas, com base na legenda proposta pelo IBGE e Corine. A análise multitemporal, assim como a segmentação mostraram-se eficientes na distinção das classes de uso e cobertura da terra da região. A classe de uso destinada ao plantio da soja apresentou o maior percentual da área, mudando para culturas safrinha, solo exposto ou pousio no inverno. Outras classes também merecem destaque como a Pastagem e a Cana-de-açúcar, que apresentaram distribuição espacial bastante concentrada. Este mapeamento fornece subsídios ao planejamento do uso e ocupação das terras na região, considerando os aspectos ambientais e sociais, assegurando maior produtividade agrícola, visando um manejo sustentável das terras e a qualidade de vida ao homem do campo.

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Espaço de cores RGB (red, green, blue). Espaço de cores IHS (intensity, hue, saturation). Espaço de cores LHS (lightness, hue, saturation). Métodos de interpolação. Estudo de caso.

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O objetivo deste documento é mostrar o potencial da integração de um sistema de informações geográficas (SIG) com um modelo de probabilidade, usando a distribuição de Poisson, para espacializar variáveis discretas. Modelos estatísticos são ferramentas importantes no estudo de variáveis ambientais, principalmente com a crescente importância da valoração do capital ambiental. A distribuição do Poisson é um bom modelo estatístico para manejo de variáveis discretas, pois mostra seu comportamento. Um passo posterior seria saber como essas variáveis se comportam no espaço, mostrando sua distribuição espacial. Nesse caso, os sistemas de informações geográficas (SIG) são bastante eficientes (Miranda, 2005). Para testar o uso de ambas as ferramentas e mostrar sua eficiência, este trabalho traz uma implementação específica usando uma variável ambiental discreta, secas mensais.

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O objetivo deste documento é apresentar o potencial da integração de um sistema de informações geográficas (SIG) com um modelo estocástico, a distribuição de probabilidade Gama, para espacializar variáveis contínuas. Aplica-se um estudo de caso para a precipitação no Estado de São Paulo, usando uma série temporal de quinze anos com dados de precipitação diária, de janeiro de 1978 a dezembro de 1992.

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Nos últimos anos, as imagens de sensores remotos orbitais têm sido uma fonte importante de informação para estudos geográficos, agrometeorológicos e ambientais em nível regional, por oferecerem a necessária repetitividade temporal da superfície terrestre. Um sensor particularmente importante é o Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR), a bordo da série de satélites da National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA).