Delimitação de bacias hidrográficas utilizando modelo digital de terreno gerado a partir de mapas topográficos e imagens de alta resolução espacial.

O objetivo deste trabalho foi gerar um modelo digital de terreno (MDT) e delimitar sub-bacias hidrográficas na área de estudo do projeto ?Sustentabilidade, competividade e valoração de serviços ecossistêmicos da heveicultura em São Paulo com uso de geotecnologias? (GeoHevea). O MDT foi gerado em ambiente de sistema de informações geográficas (SIG) a partir de cartas topográficas digitais e de imagens de alta resolução espacial. Os arquivos vetoriais relativos a curvas de nível, pontos cotados, rede hidrográfica e corpos d?água foram obtidos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Os arquivos da rede hidrográfica e dos corpos d?água do IBGE foram editados manualmente no SIG ArcGIS 10.3, tomando como base ortofotos da Empresa Paulista de Planejamento Metropolitano S/A (Emplasa). Na geração do MDT, foi utilizado o interpolador Topo to Raster do ArcGIS. Na delimitação das sub-bacias foi utilizada a extensão ArcHydro Tools no ArcGIS. Os resultados obtidos demonstraram que a rede hidrográfica digital das folhas topográficas disponibilizadas pelo IBGE necessita de ajustes. O MDT gerado pelo interpolador Topo to Raster apresentou menos rugosidades que o modelo digital de elevação (MDE) do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). A metodologia empregada neste estudo pode ser aplicada a outras regiões do Estado de São Paulo para a geração de MDTs. A delimitação das bacias hidrográficas da área de estudo do projeto GeoHevea identificou quatro sub-bacias: do Ribeirão Santa Bárbara, do Ribeirão dos Ferreiros ou das Oficinas, do Ribeirão São Jerônimo e do Córrego da Arribada.

Balanço de energia no polo de desenvolvimento agrícola norte de Minas Gerais usando imagens Modis.

A quantificação dos componentes do balanço de energia em largas escalas é importante para o gerenciamento racional dos recursos hídricos em bacias hidrográficas com mudanças de uso da terra. Neste trabalho objetivamos analisar esses componentes usando imagens Modis em conjunto com dados climáticos no polo agrícola Norte de Minas Gerais, durante o ano de 2015, com aplicação do algoritmo Safer. Considerando-se toda a área estudada, as partições do saldo de radiação (Rn) para os fluxos de calor latente (λE), sensível (H) e no solo (G) foram, em média, 44%, 51% e 5%, respectivamente. Os destaques foram os municípios de Matias Cardoso e Capitão Eneas, que se apresentaram como o mais úmido e o mais seco, respectivamente, de acordo com suas partições de energia.

Comparação entre imagens Aster e Landsat 7 na classificação de níveis de degradação de pastagens utilizando redes neurais artificiais.

O presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o melhor resultado foi alcançado com a utilização das 9 bandas do Aster (30m) como variáveis discriminantes, que também permitiu uma melhor discriminação dos níveis de degradação das pastagens considerados. Este resultado é atribuído à melhor resolução espectral desta composição de imagem quando comparada às demais. Dentre as classes consideradas, a pastagem no nível de degradação muito forte foi a que apresentou o maior erro de classificação, em todas as composições, sendo bastante confundida com a pastagem no nível de degradação forte.

Imagens de elementos paisagísticos e histórico-culturais de Monte Belo do Sul.

2011