3 resultados para Thermal Remote Sensing, UHI-Urban Heat Island, LST-Land Surface Temperature, Classificazione, Emissività

em Biblioteca Digital de Teses e Dissertações Eletrônicas da UERJ


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O propósito desta Tese foi detectar e caracterizar áreas sob alto risco para leishmaniose visceral (LV) e descrever os padrões de ocorrência e difusão da doença, entre os anos de 1993 a 1996 e 2001 a 2006, em Teresina, Piauí, por meio de métodos estatísticos para análise de dados espaciais, sistemas de informações geográficas e imagens de sensoriamento remoto. Os resultados deste estudo são apresentados na forma de três manuscritos. O primeiro usou análise de dados espaciais para identificar as áreas com maior risco de LV na área urbana de Teresina entre 2001 e 2006. Os resultados utilizando razão de kernels demonstraram que as regiões periféricas da cidade foram mais fortemente afetadas ao longo do período analisado. A análise com indicadores locais de autocorrelação espacial mostrou que, no início do período de estudo, os agregados de alta incidência de LV localizavam-se principalmente na região sul e nordeste da cidade, mas nos anos seguintes os eles apareceram também na região norte da cidade, sugerindo que o padrão de ocorrência de LV não é estático e a doença pode se espalhar ocasionalmente para outras áreas do município. O segundo estudo teve como objetivo caracterizar e predizer territórios de alto risco para ocorrência da LV em Teresina, com base em indicadores socioeconômicos e dados ambientais, obtidos por sensoriamento remoto. Os resultados da classificação orientada a objeto apontam a expansão da área urbana para a periferia da cidade, onde antes havia maior cobertura de vegetação. O modelo desenvolvido foi capaz de discriminar 15 conjuntos de setores censitário (SC) com diferentes probabilidades de conterem SC com alto risco de ocorrência de LV. O subconjunto com maior probabilidade de conter SC com alto risco de LV (92%) englobou SC com percentual de chefes de família alfabetizados menor que a mediana (≤64,2%), com maior área coberta por vegetação densa, com percentual de até 3 moradores por domicílio acima do terceiro quartil (>31,6%). O modelo apresentou, respectivamente, na amostra de treinamento e validação, sensibilidade de 79% e 54%, especificidade de 74% e 71%, acurácia global de 75% e 67% e área sob a curva ROC de 83% e 66%. O terceiro manuscrito teve como objetivo avaliar a aplicabilidade da estratégia de classificação orientada a objeto na busca de possíveis indicadores de cobertura do solo relacionados com a ocorrência da LV em meio urbano. Os índices de acurácia foram altos em ambas as imagens (>90%). Na correlação da incidência da LV com os indicadores ambientais verificou-se correlações positivas com os indicadores Vegetação densa, Vegetação rasteira e Solo exposto e negativa com os indicadores Água, Urbana densa e Urbana verde, todos estatisticamente significantes. Os resultados desta tese revelam que a ocorrência da LV na periferia de Teresina está intensamente relacionada às condições socioeconômicas inadequadas e transformações ambientais decorrentes do processo de expansão urbana, favorecendo a ocorrência do vetor (Lutzomyia longipalpis) nestas regiões.

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Nas Américas, a leishmaniose visceral (LV) experimenta um processo de urbanização e o cão doméstico é considerado o principal reservatório da doença neste cenário, embora seu papel no ciclo de transmissão não esteja totalmente explicado. Este estudo teve como objetivo investigar, por meio da análise de dados espaciais e imagens de sensoriamento remoto, a relação de fatores ambientais com a ocorrência de infecção canina por Leishmania chagasi e sua correlação espacial com a doença humana na cidade de Teresina (Piauí - Brasil), onde foi relatada a primeira epidemia urbana de LV no Brasil. Os resultados são apresentados na forma de dois manuscritos, nos quais são utilizados dados georreferenciados obtidos por meio de um inquérito sorológico canino realizado durante o ano de 2011, em diferentes bairros com transmissão moderada ou intensa. No primeiro, a regressão logística multinível foi utilizada para correlacionar a prevalência da infecção canina com variáveis ambientais de quadrículas de 900m2 (30mx30m) onde os domicílios estavam localizados, ajustando para as características individuais dos cães (sexo, idade e raça) e da residência. Participaram desta análise 717 cães distribuídos em 494 domicílios e 396 quadrículas. Um percentual >16,5% da área da quadrícula coberta por pavimentação clara (ruas de terra ou asfalto antigo) foi a única variável ambiental associada com a infecção canina por L. chagasi (Odds ratio [OR] = 2,00, intervalo de 95% de confiança [IC95%]: 1,22 - 3,26). Estas áreas provavelmente correspondem àquelas mais pobres e com pior infraestrutura urbana, sugerindo a ocorrência de um padrão de transmissão intra-urbano similar aos padrões rurais e peri-urbanos da LV. No segundo manuscrito, a partir da análise hierárquica do vizinho mais próximo foi verificada a presença de sete clusters de maior concentração de cães soropositivos em relação aos soro negativos em áreas menos urbanizadas e com vegetação pouco densa. Participaram desta análise 322 cães distribuídos em cinco bairros. A relação espacial entre os caninos soropositivos e os casos humanos foi investigada através do método da distância média entre os pontos e analisada por meio do teste t. Foi encontrada uma maior proximidade de casos humanos em relação a cães soropositivos quando comparada à distância em relação aos soro negativos, sugerindo a existência de uma relação espacial entre a LV humana e a soropositividade canina. Os resultados contribuem para uma maior compreensão sobre a dinâmica da doença em meio urbano além de fornecer informações úteis para a prevenção e controle da LV em seres humanos.

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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.