22 resultados para LANDSAT

em Repositório Alice (Acesso Livre à Informação Científica da Embrapa / Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa)


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Doze imagens Landsat 8 foram usadas em conjunto com uma rede de onze de estações agrometeorológicas para a modelagem em larga escala de indicadores do balanço hídrico nos agrosecossistemas da bacia hidrográfica do Submédio São Francisco, compostos por vegetação natural e culturas irrigadas. O algoritmo SAFER foi usado para a obtenção da evapotranspiração (ET), a qual foi usada em conjunto com dados de precipitação (P) interpolados. Para a classificação da vegetação e caracterização dos indicadores, o algoritmo SUREAL foi aplicado na determinação da resistência da superfície (rs) sendo valores limites de rs usados na separação em culturas agrícolas e espécies da Caatinga. Nas condições naturais mais úmidas do início do ano, as taxas de evapotranspiração na vegetação natural foram em torno de 30% daquelas para culturas irrigadas, enquanto que nas mais secas estas ficaram em torno de 6%. Considerando-se todo o ano, as culturas irrigadas consumiram cinco vezes mais água que as espécies da Caatinga, uma quantidade extra de 870 mm ano-1. Maiores cautelas com relação ao manejo de irrigação devem ser tomadas no período climaticamente mais seco do ano, devido ao aumento da retirada da água do Rio São Francisco, criando maiores possibilidades de conflitos entre os setores agrícolas e outros usuários da água.

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Understanding spatial patterns of land use and land cover is essential for studies addressing biodiversity, climate change and environmental modeling as well as for the design and monitoring of land use policies. The aim of this study was to create a detailed map of land use land cover of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon up to 2008. Deforestation data from and uses were mapped with Landsat-5/TM images analysed with techniques, such as linear spectral mixture model, threshold slicing and visual interpretation, aided by temporal information extracted from NDVI MODIS time series. The result is a high spatial resolution of land use and land cover map of the entire Brazilian Legal Amazon for the year 2008 and corresponding calculation of area occupied by different land use classes. The results showed that the four classes of Pasture covered 62% of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon, followed by Secondary Vegetation with 21%. The area occupied by Annual Agriculture covered less than 5% of deforested areas; the remaining areas were distributed among six other land use classes. The maps generated from this project ? called TerraClass - are available at INPE?s web site (http://www.inpe.br/cra/projetos_pesquisas/terraclass2008.php)

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Neste estudo foram empregados sistemas de informações geográficas e técnicas de sensoriamento remoto para investigar o efeito do uso e cobertura do solo sobre a temperatura da superfície do solo (TSS) nos anos de 1985, 1990, 1995, 1999, 2002 e 2011, na bacia do Rio Corumbataí (BRC), SP. O padrão espacial da TSS foi derivado de imagens do satélite Landsat, por meio da banda termal do sensor TM. Estudou-se a relação entre os índices NDVI, NDBI, MI e da altitude com a TSS. A TSS da BRC foi crescente até o ano de 1999 e reduziu até o ano de 2011. O padrão espacial da TSS foi influenciado pelo uso e cobertura do solo. Houve correlação negativa da TSS com o NDVI e MI e positiva com o NDBI. Áreas de pastagem e áreas de cana-de-açúcar colhidas podem atingir TSS superiores às áreas urbanas, dependendo das condições de umidade do ambiente. Conclui-se que os dados do TM/Landsat associados aos dados coletados em campo, apresentam potencial para identificação de padrões térmico-hídricos em estudos de bacias hidrográficas.

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Nosso objetivo neste estudo foi avaliar espacialmente, usando geoestatística, a variação do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NVDI) em dois tipos de sistemas de pastejo: rotacionado e contínuo. A obtenção do NDVI ocorreu por meio de imagens do satélite Landsat 8 de 2013 a 2015, tratadas usando o software ArcGIS 10.3. Os valores de NDVI foram atribuídos a cada pixel (30 x 30 m) da imagem. As datas das imagens foram agrupadas em duas estações, seca (de abril a setembro) e chuvosa (de outubro a março), e os valores de NDVI foram analisados usando estatística descritiva e geoestatística, incluindo análise dos semivariogramas e interpolação por krigagem ordinária em uma grade de 1 x 1 m. Os parâmetros de dependência espacial obtidos pelo ajuste do semivariograma foram utilizados para a interpolação por krigagem ordinária, e os mapas foram elaborados. Houve dependência espacial para o NDVI nos dois sistemas de produção de pecuária, com melhor representação da variabilidade na estação seca de 2013, pois o padrão de variabilidade espacial do semivariograma escalonado indica maior homogeneidade dos dados da área de estudo nessa época em relação às demais. Os mapas resultantes da krigagem permitiram identificar, com maior precisão, a interferência da condição de estresse hídrico no desenvolvimento da pastagem, mais vigorosa no sistema rotacionado. A utilização de NDVI obtido por imagens de satélite Landsat 8 demonstrou potencial para o acompanhamento do vigor da vegetação em áreas de pastagem.

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A pecuária é responsável por mais de 6% do Produto Interno Bruto. Manejos pecuários têm sido estudados para buscar meios mais eficientes de produção. Nosso objetivo neste trabalho foi avaliar o efeito de sistemas pecuários sobre o índice de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), para indicar os sistemas mais produtivos em temos de forragem. Duas áreas de produção de gado de corte e uma de gado de leite, localizadas na Embrapa Pecuária Sudeste (São Carlos, SP), foram avaliadas no período de abril de 2013 a agosto de 2015. Na área 1, os maiores valores de NDVI ocorreram no sistema integração lavoura-pecuária-floresta em todos os períodos. Os sistemas integrado pecuária-floresta e intensivo apresentaram valores similares, principalmente nos períodos de seca. Nas situações em que a cobertura principal eram as pastagens foi possível, na maior parte do tempo, separar os sistemas mais produtivos (intensivos) do sistema menos vigoroso (extensivo). Na área 2, o sistema intensivo e de alta lotação animal apresentou os maiores valores de índices de vegetação ao longo de todos os períodos avaliados e foi o mais produtivo. Na área 3, os sistemas de produção intensivo em recuperação e intensivo irrigado apresentaram os maior valores de NDVI na maior parte dos período avaliados, o que indica maior produtividade desses sistemas. De acordo com os resultados obtidos, séries temporais de NDVI têm o potencial de discriminar, entre os sistemas pecuários de produção não integrados, os sistemas mais produtivos (intensivos) dos sistemas menos produtivos (extensivos), principalmente nos períodos de seca.

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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.

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A ocupação das margens do Ribeirão dos Pinheirinhos gerou fragmentação da mata ciliar, afetando a dinâmica ambiental do município de Brotas, São Paulo. Neste sentido, os diagnósticos ambientais podem atuar como subsídio indispensável para ações de minimização dos impactos ao meio a médio e longo prazo. O objetivo do trabalho foi diagnosticar as áreas de preservação permanente associadas aos recursos hídricos da bacia do Ribeirão dos Pinheirinhos, visando à determinação de áreas prioritárias à restauração florestal e manutenção hidrológica. Foi utilizado um banco de dados cartográfico digital e o SIG IDRISI Andes para análise espacial e processamento de imagens de satélite LandSat. Foram gerados mapas de: (i) uso e cobertura do solo, pela aplicação do algoritmo de classificação supervisionada de máxima verossimilhança; (ii) uso e cobertura do solo nas áreas de preservação permanente associadas a os recursos hídricos; (iii) distância às nascentes; e (iv) áreas prioritárias à restauração florestal. Houve predomínio dos cultivos agrícolas e solo exposto (73,70%), restando apenas 23,14% de remanescentes florestais. Foi observado que 32,09% das áreas de preservação permanente estão ocupadas inadequadamente, indicando a necessidade de investimento para conservação dos remanescentes florestais, melhor planejamento quanto ao uso do solo e adequação à legislação por parte dos órgãos públicos responsáveis, uma vez que 68,45% da área total foi classificada com prioridade alta a muito alta à restauração, percentual que tende a aumentar com o avanço das fronteiras agrícolas.

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O uso de imagens de satélite é um dos caminhos mais econômicos e representativos do comportamento agrícola de uma propriedade, pois as informações contidas nas imagens orbitais fornecem respostas rápidas, confiáveis e essenciais para o mapeamento eficiente dessas áreas. Dentre as informações obtidas pelas imagens estão os índices de vegetação (IV), geralmente, a vegetação em bom desenvolvimento vegetativo absorve a radiação na região do visível para a realização a fotossíntese. A intensidade da resposta é mais relevante quanto mais desenvolvida estiver a planta, portanto, o IV reflete o estado de desenvolvimento da cultura, bem como a probabilidade de rendimento. Dentre os índices mais utilizados atualmente destaca-se o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), bastante utilizado nos estudos de caracterização e monitoramento da vegetação. Possui uma escala de variação linear entre ? 1 e 1, é indicador da quantidade e condição da vegetação, estando ligado diretamente ao tipo, a densidade e umidade da superfície. Huete (1988) propôs uma modificação do NDVI com intuito de minimizar os efeitos da variabilidade, do tipo e densidade da vegetação, criando assim o Índice de Vegetação ajustado ao Solo (SAVI). O objetivo do estudo é espacializar, gerar mapas temáticos, e verificar através dos IV?s as condições de cobertura vegetal dos solos no DITALPI, no ano de 2014, a partir de análises espectrais de imagens do satélite Landsat - 8, sensor OLI e TIRS, utilizando técnicas de sensoriamento remoto.

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The current study approaches the sugarcane culture expansion in Southwestern Goiás, especially in Mineiros, Quirinópolis and Rio Verde counties, which represent different times and responses to this process. The current logistics structure and future prospects for sugarcane and its derivatives transportation are studied at national level with emphasis to the aforementioned micro-region. Maps showing land use and land cover in three different years were generated from Landsat TM-5 satellite images and they were used to analyze the dynamics of changes in land use and in land cover. The region is marked by strong and rapid growth in the agricultural sector and its sugar-energy industry has been expanding in recent years, although with different aspects among its counties. Since it is a promising region in this sector, due to the favorable soil and weather conditions to the crop, the region requires more investment and planning in logistics to ensure production flow and to make it stronger within domestic and foreign markets.

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As imagens de satélite constituem o material básico mais utilizado para o mapeamento da cobertura vegetal. No entanto, a localização, o número de bandas e a época do imageamento influenciam na diferenciação de classes de cobertura. Tal fato se aplica à distinção entre classes de cobertura com características espectrais parecidas como é o caso das áreas com cobertura de cana-de-açúcar e de pastagem. O objetivo deste trabalho foi verificar a possibilidade de distinção dessas classes a partir de imagens dos sensores Landsat TM e ETM+ e do sensor CCD-CBERS obtidas nos períodos chuvoso e seco. O estudo foi realizado na região úmida do Estado de Alagoas. As coberturas de cana- de- açúcar e de pastagem foram obtidas no contexto do mapeamento do uso e da cobertura das terras de Alagoas, como parte do projeto de zoneamento agroecológico. Utilizou-se a classificação supervisionada pelo método da máxima verossimilhança. A separabilidade espectral das classes foi avaliada pelo método da divergência transformada. A presença de bandas sensíveis aos teores de umidade da planta na região do espectro do infravermelho médio nos sensores Landsat TM e ETM+ possibilitou a separação das duas classes em imagens da época seca. Nas imagens da época úmida a resposta espectral da cana-de-açúcar e da pastagem foi semelhante em todas as bandas desses sensores. A ausência de bandas nesta região do espectro para o sensor CBERS impede a diferenciação desses alvos.

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A remoção parcial ou total da vegetação de caatinga provoca redução na produção de biomassa aérea afetando a cobertura dos solos e aumentando os riscos de degradação das terras do semiárido nordestino. O objetivo deste trabalho foi avaliar a biomassa aérea da caatinga arbustiva e arbórea das microrregiões do Seridó Oriental (RN) e Seridó Ocidental Paraibano. Foram utilizadas imagens do sensor Landsat ETM+, mosaicadas e realçadas utilizando-se o índice de vegetação da diferença normalizada (IVDN). Na estimativa da fitomassa foram utilizadas equações obtidas em trabalhos anteriores que relacionam a biomassa aérea da caatinga com o IVDN. A fitomassa aérea total foi estimada em 4,51 x 107 Mg, com uma média de 9 Mg ha-1. Esta média é extremamente baixa quando comparada aos valores encontrados por outro autores para outras áreas de caatinga. Cerca de 60% da área apresenta valor de produtividade de fitomassa aérea menor que 10 Mg ha-1 e 12% da área tem produtividade média inferior a 5 Mg ha-1. Observações de campo relacionadas à remoção do solo por erosão mostraram que essas áreas estiveram associadas a severos problemas de degradação.

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A caracterização ambiental da microbacia estudada foi realizada com o objetivo de criar um conjunto de planos de informação (PI's), de modo a permitir um conhecimento apropriado do local pela equipe do projeto, o planejamento de atividades de pesquisa e a identificação de áreas de risco. A microbacia do Córrego Espraiado está localizada entre os municípios de Ribeirão Preto e Cravinhos. As informações básicas utilizadas na caracterização ambiental foram: I) conjunto de cartas planialtimétricas, escala 1:10.000 (IGC, 1992); II) mapa de solos, escala 1:25.000 (MIKLOS, 1996); III) imagem de satélite LANDSAT TM 5, passagem 01/09/93, bandas 3, 4 e 5. A partir destas informações foram gerados os planos: limite da microbacia, redes de drenagem e viária, modelo numérico de terreno (MNT), classes de declive, uso da terra (1995) e solos. Outros planos foram gerados a partir do cruzamento dos anteriores: potencial de infiltração e escoamento superficial da água, potencial natural de erosão, perdas de solo e expectativa de erosão. A versão do IDRISI utilizada foi a 4.1 (DOS). Para a entrada de dados vetoriais foi utilizado o TOSCA 2.12. Na geração dos mapas foi utilizado o COREL DRAW 4. Os planos foram exportados do IDRISI para o COREL DRAW no formato TIF. O limite da microbacia foi traçado sobre as cartas planialtimétricas e posteriormente digitalizado. Com este PI foi construída uma máscara, utilizada para extrair as células que não pertenciam à microbacia em vários procedimentos posteriores. As redes de drenagem e viária foram digitalizadas a partir das informações contidas nas cartas planialtimétricas e rasterizadas pelo módulo LINERAS, gerando os PI's correspondentes. As informações de altimetria passaram por processo semelhante ao anterior, porém na rasterização foi também usado o módulo POINTRAS. Posteriormente as informações de altimetria, já rasterizadas foram interpoladas de modo a preencher todas as células (módulo INTERCON), gerando o MNT da microbacia. Para eliminar os defeitos nas bordas da microbacia, foram também digitalizadas algumas informações de altitude fora do limite da microbacia. Finalmente, para excluir os resultados da interpolação, fora da área de interesse, foi utilizada a máscara realizando-se uma multiplicação entre planos, função presente no módulo OVERLAY. As classes de declive foram obtidas após o calculo da declividade por meio de função presente no módulo SURFECE e o MNT, resultando em um PI intermediário com os valores de declividade em cada célula. Então, utilizou-se o módulo RECLASS para agrupar as células em 7 classes. A imagem em "falsa cor" (composição colorida) foi obtida usando-se o módulo COMPOSIT e posteriormente registrada por meio do módulo RESAMPLE. As coordenadas UTM dos pontos de controle foram extraídos das cartas planialtimetricas. O PI-Uso Atual, foi obtido das informações também retiradas das cartas planialtimetricas, análise da imagem de satélite e de visitas ao campo, realizadas no ano de 1995. O arquivo vetorial produzido foi editado no TOSCA e os polígonos gerados, com o uso do módulo CYCLE. Finalmente o arquivo com os polígonos foi rasterizado (POLYRAS). O PI-Solos foi gerado da digitalização do mapa de solos semidetalhado produzido por MIKLOS (1996). Novamente foi utilizado o TOSCA, seguido dos módulos CYCLE e POLYRAS para produzir o arquivo matricial correspondente. O PI-Potencial de infiltração e Escoamento Superficial da Água foi obtido pelo cruzamento das informações de condutividade hidráulica dos solos e da declividade do terreno. Este PI e um passo intermediário de um método proposto para a identificação das áreas de risco de contaminação por agrotóxicos, apresentado em LUIS (1996) e GOMES (1996). Foram também gerados alguns PI's relacionados com o estudo de erosão na microbacia, utilizando a Equação Universal de Perdas de Solo - EUPS. O IDRISI forneceu os recursos necessários aos objetivos do trabalho. As principais deficiências encontradas são a interface homem/máquina e a criação dos polígonos com a TOSCA, onde há necessidade de informar para cada arco digitado os identificadores dos polígonos por ele dividido. Esta operação consome um esforço considerável e está sujeita a freqüentes erros.

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Atualmente, a degradação ambiental é problema dos gestores municipais e os projetos de monitoramento / recuperação incluem coleta, integração e análise de dados de natureza diversa. Este trabalho foi desenvolvido com uso de geotecnologias como suporte ao diagnóstico e gerenciamento ambiental do Município de Cambará do Sul, Rio Grande do Sul, Brasil. O cartografia florestal gerou mapa de cobertura do solo por classificação MAXVER sobre imagens TM LANDSAT 5. O levantamento de campo diagnosticou os conflitos de uso conforme a Legislação Ambiental. A partir disto foi elaborada proposta de enquadramento por sub-bacias, visando monitoramento ambiental. O estudo demonstrou possibilidades de obter respostas rápidas com emprego de geotecnologias a baixo custo. As informações compõe banco de dados podendo ser atualizado periodicamente e consultado publicamente. Este trabalho faz parte do Projeto Curicaca, Convênio 025/96, Ministério do Meio Ambiente e abordou usos do solo e água visando a classificação de bacias hidrográficas.

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O Maranhão apresenta grande variabilidade ambiental por estar situado na região de transição entre os biomas Amazônia e Cerrado. A intensificação do uso das terras do Bioma Amazônia no Maranhão tem ocasionado expressiva perda de biodiversidade e diminuição de territórios de populações tradicionais. O zoneamento ecológico-econômico é de fundamental importância para esse cenário, pois é um instrumento que subsidia o planejamento e gerenciamento estratégico fundamentado no sensoriamento remoto, geoprocessamento e nas tecnologias de informação para o desenvolvimento territorial. O estado tem escassez de estudos relacionados ao mapeamento do Bioma Amazônia, apesar de esse estado apresentar importância nacional no sentido ecológico, potencial agrícola e econômico. Nosso objetivo neste trabalho foi fazer o mapeamento preliminar do Bioma Amazônia no Maranhão como subsídio ao zoneamento ecológico-econômico do estado. Foram utilizados dados vetoriais provenientes do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e imagens de satélite disponibilizadas pelo site da United States Geological Survey (USGS). Foi feito o levantamento de dados correspondentes a uso e cobertura das terras, biomas, solos e vegetação, na escala de 1: 250.000, e imagens Landsat 8 tendo como referência o ano de 2015. Os dados vetoriais e as imagens de satélites foram coletados, armazenados, tratados e posteriormente representados em mapas. A partir do mapeamento foi possível analisar as áreas de Bioma Amazônia no estado e definir as áreas de uso e cobertura das terras, biomas, solos e vegetação, contribuindo, assim, para o planejamento e a gestão territorial do Estado do Maranhão.

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A região da rodovia Transamazônica, Estado do Pará, constitui uma das áreas críticas de desflorestamento na Amazônia, fruto das transformações socioeconômicas que tem atravessado. Neste trabalho é avaliada espacialmente, a partir de imagens Landsat (2008 e 2015), a dinâmica do desflorestamento em lotes de uso alternativo do Projeto de Desenvolvimento Sustentável Esperança. Verificou-se que no ano de 2008 foi registrada uma incidência mínima de desflorestamento nesses lotes, em oposição ao seu incremento decorridos sete anos, ainda que em taxas consideradas baixas. Uma tipologia estabelecida para o grau de desflorestamento enquadra a maioria dos lotes em 2008 na categoria de fraco desflorestamento, enquanto que em 2015 os registros desta categoria apresentaram redução, em detrimento do crescimento de lotes com intenso e moderado desflorestamento.