Análise e estudo comparativo da escolha de melhor traçado para o mineroduto da Ferrous Resources Brasil S/A

Trabalho de projecto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Gestão estratégica dos sistemas e tecnologias de informação

Neste trabalho pretende-se analisar o papel que a informação te vindo a assumir como recurso estratégico e factor crítico de sucesso para a vida das organizações. Em particular, serão abordadas algumas das questões e desafios que se colocam ao nível da gestão dos sistemas e tecnologias de informação e que têm vindo nos últimos anos a ser criados pelo aumento dramático da disponibilidade e utilização da informação. Preconiza-se que a gestão dos sistemas e tecnologias de informação deverá passar pela avaliação dos seus benefícios e implicações de médio e longo prazo, bem como por uma boa compreensão das necessidades de informação das organizações. Para tal, será necessário assegurar que o processo de planeamento dos SI/TI seja harmoniosamente integrado no processo de planeamento global. Neste sentido, pretende-se definir uma abordagem para a gestão dos SI/TI no contexto da estratégia global da organização, demonstrando que a informação, para além do recurso estratégico, aparece como factor de transformação dos processos de planeamento tradicionais, impondo a necessidade de uma verdadeira acção de mudança.

Aquisição e estruturação de informação geográfica para a Carta Municipal do espaço público de Odivelas

Relatório de Estágio apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Planeamento e Ordenamento do Território

Construção de um modelo de análise espacial em SIG, que determine a localização ótima de equipamentos sociais para idosos, no Concelho de Lisboa

Relatório de Estágio apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território, área de especialização em Deteção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

Análise multicritério em Sistema de Informação Geográfica para localização de aterros sanitários. O caso da região sul da Ilha de Santiago, Cabo Verde

Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território, Área de Especialização em Detecção Remota e Sistema de Informação Geográfica

Os SIG e o Estudo da Criminalidade: Análise Espacial Exploratória dos Crimes de Furto a Residências no Concelho de Vila Nova de Gaia 2006

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Análise multicritério em SIG para determinação de um índice espacializado de pressão antrópica litoral. Casos de Espinho, Caparica e Faro

Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

População, prospectiva e gestão dos recursos hídricos: uma metodologia de informação geográfica para o apoio à decisão

Tese apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Doutor em Geografia e Planeamento Regional, área da Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

Implementação BIM e integração com sistemas informáticos em empresas de construção. Estudo de caso

Congresso Construção 2012 - 4º Congresso Nacional/ 18, 19 e 20 Dezembro

Caracterização e análise da metodologia de desenho e estimação em inquérito por amostragem em Moçambique: uma aplicação prática ao Censo Agro-Pecuário 2009/10 (CAP II Moçambique) para pequenas explorações agrícolas

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Análise comparada da segmentação e classificação orientada por objectos de uma imagem de alta resolução WORLDVIEW-2

Dissertação de Mestrado em Gestão do Território, Especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

utilização de um sistema de informação geográfica no desenvolvimento do plano de deslocações urbanas da Área Metropolitana de Lisboa

Relatório de Estágio apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território, área de especialização em Planeamento e Ordenamento do Território

Georreferenciação e Análise das Ocorrências do Regimento de Sapadores Bombeiros na Cidade de Lisboa

O presente relatório, inserido no Mestrado em Gestão do Território, Área de Especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica, proporcionado pela Faculdade de Ciências Sociais e Humanas da Universidade Nova de Lisboa, pretende expor o trabalho desenvolvido pela mestranda enquanto estagiária no Regimento de Sapadores Bombeiros de Lisboa (RSB). O relatório encontra-se estruturado em três partes. A primeira consiste numa abordagem teórica sobre Gestão de Emergência e as suas implicações em meio urbano, a segunda pretende demonstrar a evolução histórica e o funcionamento da instituição de acolhimento e a terceira relaciona-se com a atividade desenvolvida ao longo do estágio. As tarefas desenvolvidas ao longo do estágio relacionam-se com a análise estatística e espacial das ocorrências do regimento, nomeadamente os Acidentes Rodoviários e os Incêndios. A espacialização destas ocorrências, pelo meio da georreferenciação, conduziu à aplicação de um estimador de densidade, que permitiu a identificação de núcleos e por conseguinte, de áreas propícias à ocorrência de incidentes. A necessidade de avaliar a prestação de socorro na cidade, principalmente nas áreas “críticas”, levou a mestranda à criação de áreas de influência. Estas áreas, medidas em minutos, contornaram todos os quartéis do RSB, os quartéis com veículos de desencarceramento e os quartéis com veículos escadas. Assim, o recurso aos Sistemas de Informação Geográfica (SIG) revela-se essencial na análise espacial das ocorrências, potencializando-se esta ferramenta como um importante método no apoio à tomada de decisão. Não obstante, considerou-se pertinente abordar os profissionais do RSB sobre questões relacionadas com a gestão de emergência, particularmente com a gestão na cidade de Lisboa; com a sua aceitação e utilização das ferramentas SIG e ainda, dar a conhecer as suas perspetivas quanto à prestação de socorro, atendendo à atual crise económica e financeira.

Análise comparada da classificação “pixel a pixel” e orientada por objecto de uma imagem WorldView 2 de Maputo, Moçambique

O desenvolvimento das tecnologias associadas à Detecção Remota e aos Sistemas de Informação Geográfica encontram-se cada vez mais na ordem do dia. E, graças a este desenvolvimento de métodos para acelerar a produção de informação geográfica, assiste-se a um crescente aumento da resolução geométrica, espectral e radiométrica das imagens, e simultaneamente, ao aparecimento de novas aplicações com o intuito de facilitar o processamento e a análise de imagens através da melhoria de algoritmos para extracção de informação. Resultado disso são as imagens de alta resolução, provenientes do satélite WorldView 2 e o mais recente software Envi 5.0, utilizados neste estudo. O presente trabalho tem como principal objectivo desenvolver um projecto de cartografia de uso do solo para a cidade de Maputo, com recurso ao tratamento e à exploração de uma imagem de alta resolução, comparando as potencialidades e limitações dos resultados extraídos através da classificação “pixel a pixel”, através do algoritmo Máxima Verossimilhança, face às potencialidades e eventuais limitações da classificação orientada por objecto, através dos algoritmos K Nearest Neighbor (KNN) e Support Vector Machine (SVM), na extracção do mesmo número e tipo de classes de ocupação/uso do solo. Na classificação “pixel a pixel”, com a aplicação do algoritmo classificação Máxima Verosimilhança, foram ensaiados dois tipos de amostra: uma primeira constituída por 20 classes de ocupação/uso do solo, e uma segunda por 18 classes. Após a fase de experimentação, os resultados obtidos com a primeira amostra ficaram aquém das espectativas, pois observavam-se muitos erros de classificação. A segunda amostra formulada com base nestes erros de classificação e com o objectivo de os minimizar, permitiu obter um resultado próximo das espectativas idealizadas inicialmente, onde as classes de interesse coincidem com a realidade geográfica da cidade de Maputo. Na classificação orientada por objecto foram 4 as etapas metodológicas utilizadas: a atribuição do valor 5 para a segmentação e 90 para a fusão de segmentos; a selecção de 15 exemplos sobre os segmentos gerados para cada classe de interesse; bandas diferentemente distribuídas para o cálculo dos atributos espectrais e de textura; os atributos de forma Elongation e Form Factor e a aplicação dos algoritmos KNN e SVM. Confrontando as imagens resultantes das duas abordagens aplicadas, verificou-se que a qualidade do mapa produzido pela classificação “pixel a pixel” apresenta um nível de detalhe superior aos mapas resultantes da classificação orientada por objecto. Esta diferença de nível de detalhe é justificada pela unidade mínima do processamento de cada classificador: enquanto que na primeira abordagem a unidade mínima é o pixel, traduzinho uma maior detalhe, a segunda abordagem utiliza um conjunto de pixels, objecto, como unidade mínima despoletando situações de generalização. De um modo geral, a extracção da forma dos elementos e a distribuição das classes de interesse correspondem à realidade geográfica em si e, os resultados são bons face ao que é frequente em processamento semiautomático.

Dependência e heterogeneidade geográfica da Diabetes Mellitus Tipo2 na região de Lisboa: análise de sensibilidade e robustez das estatísticas espaciais

A Diabetes Mellitus Tipo2 é uma doença crónica que afecta sobretudo a população adulta e é responsável por mais de 90% dos casos de diabetes. A sua prevalência tem aumentado rapidamente, implicando elevados custos em saúde. Está normalmente associada a várias co-morbilidades e complicações, constituindo-se uma das principais causas de morbilidade e mortalidade no mundo. Em Portugal, dados dos Observatório Nacional da Diabetes revelam que, em 2012, cerca de 13% da população adulta sofria de diabetes (aproximadamente um milhão de pessoas), sendo a taxa de incidência anual de 500 novos casos por cada 100 000 habitantes. A amostra do estudo incluiu os doentes com DM2 com mais de 20 anos, num total de 205068 utentes registados nos centros de cuidados de saúde primários da ARSLVT e que residem na área de Lisboa e Vale do Tejo. O enfoque desta dissertação não é somente a exploração dos padrões geográficos da DM Tipo2 mas, sobretudo, a análise de sensibilidade e robustez das estatísticas espaciais utilizadas. Os objectivos são fundamentalmente metodológicos e passam pela aplicação de estatísticas espaciais, em ambiente ArcGIS®, GeoDaTM e linguagem de computação estatística R; pela reflexão em torno das medidas de dependência e de heterogeneidade geográfica e ainda pela análise quantitativa da irregularidade da distribuição espacial da DM Tipo2 na região de Lisboa, baseada em decisões decorrentes do estudo da sensibilidade e da robustez das estatísticas espaciais. A estrutura espacial dos dados foi estudada segundo matrizes de vizinhos mais próximos, fazendo variar o número de vizinhos (1 a 20). Uma vez definida a estrutura de vizinhança procurou-se traduzir o grau de similaridade espacial que existe entre áreas que são próximas, utilizando como medida o Índice Global de Moran. A identificação dos clusters espaciais foi feita através da aplicação das estatísticas de Anselin Local Moran´s I e Getis-Ord Gi*. Após aplicação das estatísticas referidas procurou-se avaliar, ao longo dos testes realizados, a percentagem de permanência das freguesias num cluster espacial. Da análise dos resultados, e tendo em conta os objectivos propostos, concluiu-se que o mapeamento de padrões espaciais é pouco sensível à variação dos parâmetros utilizados. As duas ferramentas de análise espacial utilizadas (análise de cluster e outlier - Anselin´s Local Moran´s I e análises de Hot spot - Getis-Ord Gi*), embora muito distintas, geraram resultados muito similares em termos de identificação da localização geográfica dos clusters para todas as variáveis. Desta forma, foi possível identificar alguns clusters, ainda que de um modo geral exista uma aleatoriedade espacial nos dados.