Land cover mapping analysis and urban growth modeling using remote sensing techniques

The rapid growth of big cities has been noticed since 1950s when the majority of world population turned to live in urban areas rather than villages, seeking better job opportunities and higher quality of services and lifestyle circumstances. This demographic transition from rural to urban is expected to have a continuous increase. Governments, especially in less developed countries, are going to face more challenges in different sectors, raising the essence of understanding the spatial pattern of the growth for an effective urban planning. The study aimed to detect, analyse and model the urban growth in Greater Cairo Region (GCR) as one of the fast growing mega cities in the world using remote sensing data. Knowing the current and estimated urbanization situation in GCR will help decision makers in Egypt to adjust their plans and develop new ones. These plans should focus on resources reallocation to overcome the problems arising in the future and to achieve a sustainable development of urban areas, especially after the high percentage of illegal settlements which took place in the last decades. The study focused on a period of 30 years; from 1984 to 2014, and the major transitions to urban were modelled to predict the future scenarios in 2025. Three satellite images of different time stamps (1984, 2003 and 2014) were classified using Support Vector Machines (SVM) classifier, then the land cover changes were detected by applying a high level mapping technique. Later the results were analyzed for higher accurate estimations of the urban growth in the future in 2025 using Land Change Modeler (LCM) embedded in IDRISI software. Moreover, the spatial and temporal urban growth patterns were analyzed using statistical metrics developed in FRAGSTATS software. The study resulted in an overall classification accuracy of 96%, 97.3% and 96.3% for 1984, 2003 and 2014’s map, respectively. Between 1984 and 2003, 19 179 hectares of vegetation and 21 417 hectares of desert changed to urban, while from 2003 to 2014, the transitions to urban from both land cover classes were found to be 16 486 and 31 045 hectares, respectively. The model results indicated that 14% of the vegetation and 4% of the desert in 2014 will turn into urban in 2025, representing 16 512 and 24 687 hectares, respectively.

Analyzing Geospatial patterns of syrian refugee flows in southeastern Turkey by use of remote sensing and complementary data

Crisis-affected communities and global organizations for international aid are becoming increasingly digital as consequence geotechnology popularity. Humanitarian sector changed in profound ways by adopting new technical approach to obtain information from area with difficult geographical or political access. Since 2011, turkey is hosting a growing number of Syrian refugees along southeastern region. Turkish policy of hosting them in camps and the difficulty created by governors to international aid group expeditions to get information, made such international organizations to investigate and adopt other approach in order to obtain information needed. They intensified its remote sensing approach. However, the majority of studies used very high-resolution satellite imagery (VHRSI). The study area is extensive and the temporal resolution of VHRSI is low, besides it is infeasible only using these sensors as unique approach for the whole area. The focus of this research, aims to investigate the potentialities of mid-resolution imagery (here only Landsat) to obtain information from region in crisis (here, southeastern Turkey) through a new web-based platform called Google Earth Engine (GEE). Hereby it is also intended to verify GEE currently reliability once the Application Programming Interface (API) is still in beta version. The finds here shows that the basic functions are trustworthy. Results pointed out that Landsat can recognize change in the spectral resolution clearly only for the first settlement. The ongoing modifications vary for each case. Overall, Landsat demonstrated high limitations, but need more investigations and may be used, with restriction, as a support of VHRSI.

UAV - based imagery processing using structure from motion and remote sensing technology

With the recent advances in technology and miniaturization of devices such as GPS or IMU, Unmanned Aerial Vehicles became a feasible platform for a Remote Sensing applications. The use of UAVs compared to the conventional aerial platforms provides a set of advantages such as higher spatial resolution of the derived products. UAV - based imagery obtained by a user grade cameras introduces a set of problems which have to be solved, e. g. rotational or angular differences or unknown or insufficiently precise IO and EO camera parameters. In this work, UAV - based imagery of RGB and CIR type was processed using two different workflows based on PhotoScan and VisualSfM software solutions resulting in the DSM and orthophoto products. Feature detection and matching parameters influence on the result quality as well as a processing time was examined and the optimal parameter setup was presented. Products of the both workflows were compared in terms of a quality and a spatial accuracy. Both workflows were compared by presenting the processing times and quality of the results. Finally, the obtained products were used in order to demonstrate vegetation classification. Contribution of the IHS transformations was examined with respect to the classification accuracy.

Modelação do risco de incêndio florestal à escala municipal com recurso a dados de detecção remota

Neste projecto é testada uma metodologia para actualização de mapas de ocupação do solo já existentes, derivados de fotografia aérea, usando uma imagem satélite para posterior modelação com vista à obtenção da cartografia do risco de incêndio actualizada. Os diferentes passos metodológicos na fase da actualização dos mapas de ocupação de solo são: Classificação digital das novas ocupações, Produção do mapa de alterações, Integração de informação auxiliar, Actualização da Cartografia Temática. Para a produção do mapa de alterações a detecção de alterações foi efectuada através de expressões de Álgebra de Mapas. A classificação digital foi realizada com um classificador assistido - Classificador da Máxima Verosimilhança. A integração de informação auxiliar serviu para melhorar os resultados da classificação digital, nomeadamente em termos das áreas ardidas permitindo uma resolução temática mais detalhada. A actualização resultou da sobreposição do mapa das áreas alteradas classificadas com o mapa desactualizado. Como produto obteve-se a Carta de Alterações da Ocupação do Solo com Potencial Influência no Risco de Incêndio actualizada para 2008, base para a fase da Modelação do Risco. A metodologia foi testada no concelho de Viseu, Centro de Portugal. A Carta de Uso e Ocupação do Solo de Portugal Continental para 2007 (COS2007) foi utilizada como carta de referência. A nova carta actualizada para 2008, no concelho de Viseu, apresenta 103 classes temáticas, 1ha de unidade mínima e 90% de precisão global. A modelação do risco de incêndio geralmente é feita através de índices que variam, de forma geral, numa escala qualitativa, tendo como fim possibilitar a definição de acções de planeamento e ordenamento florestal no âmbito da defesa da floresta contra incêndios. Desta forma, as cartas de risco são indicadas para acções de prevenção, devendo ser utilizadas em conjunto com a carta da perigosidade que juntas podem ser utilizadas em acções de planeamento, em acções de combate e supressão. A metodologia testada, neste projecto, para elaboração de cartografia de risco foi, a proposta por Verde (2008) e adoptada pela AFN (2012). Os resultados apresentados vão precisamente ao encontro do que diz respeito no Guia Técnico para Plano Municipal de Defesa da Floresta Contra Incêndios, "O mapa de Risco combina as componentes do mapa de perigosidade com as componentes do dano potencial (vulnerabilidade e valor) para indicar qual o potencial de perda face ao incêndio florestal".

O uso da Deteção Remota para a extração de Indicadores Urbanos

Nas últimas décadas o aumento da expansão das áreas urbanas conduziu a rápidas mudanças nos ambientes urbanos. Estas mudanças necessitam de uma observação e compreensão, por forma a permitir a monitorização e avaliação do processo de planeamento urbano. A utilização de dados obtidos por Deteção Remota (DR), aliada aos Sistemas de Informação Geográfica (SIG), surge como uma fonte de informação válida para modelar, recolher, armazenar, exibir e analisar os sistemas urbanos. Neste contexto, a informação planimétrica e altimétrica recolhida por sensores remotos pode ser explorada por forma a extrair informação acerca do uso e ocupação do solo, e apresenta-la sob a forma de indicadores para apoio à decisão. Um sistema de indicadores urbanos baseados em dados obtidos por DR constitui uma ferramenta para as cidades transmitirem os diferentes riscos urbanos bem como na promoção de medidas e estratégias para um eficiente planeamento urbano. A dissertação de mestrado proposta tem como principal objetivo a criação de um sistema de indicadores urbanos que caracterize a cidade de Lisboa ao nível das áreas verdes e do volume construído. Assim, de forma a atingir o objetivo principal é desenvolvida uma metodologia baseada em informação altimétrica e planimétrica que permite analisar as áreas verdes da cidade de Lisboa bem como o volume construído. A informação altimétrica urbana (3D) é derivada de dados cartográficos oficiais (curvas de nível que originam um Modelo Digital de Terreno) e informação recolhida por LiDAR (Light Detection And Ranging) (que representa o Modelo Digital de Superfície). A informação 2D é extraída de uma imagem do satélite de alta resolução Worldview-2 de 2010, com um pixel de 0,5m, do concelho de Lisboa, através de técnicas de processamento digital de imagem. A informação recolhida permite, por um lado a modelação 3D do edificado, e por outro a quantificação 2D da cobertura vegetal em meio urbano. Posteriormente, num ambiente SIG, a informação extraída é cruzada com dados censitários e dados de uso e ocupação do solo. A análise ocorre tendo por base as Subsecções Estatísticas (SSE) da cidade de Lisboa (INE, 2011) e o sistema proposto inclui assim a extração de indicadores divididos tematicamente em indicadores de área e indicadores de volume. Os resultados obtidos permitem relacionar as áreas verdes, a população e o volume construído.

Os Sistemas de Informação Geográfica e Detecção Remota na Determinação das Regiões de Risco por Malária na Guiné-Bissau

A malária é uma doença infecciosa complexa, que resulta do “vírus” plasmodium, e manifesta-se sob cinco tipos distintos de espécies protozoários (plasmodium vivax, plasmodium ovale, plasmodium falciparum, plasmodium malariae e plasmodium Knowlesi), atacando sobretudo os glóbulos vermelhos. Considerada a quinta maior causa de morte por doenças infecciosas em todo o mundo após doenças respiratórias, VIH/SIDA, doenças diarreicas e tuberculose, no continente africano, a malária é considerada a segunda causa do aumento da mortalidade, após VIH/SIDA. No caso particular da Guiné-Bissau, esta constitui a principal causa do incremento da morbilidade e da mortalidade naquele país, onde, em 2012 foram notificados 129.684 casos de paludismo, dos quais 370 resultaram em óbitos. Partindo da realidade acima constatada, em particular, da complexidade e o impacto global da doença associada a uma forte mortalidade e morbilidade, concluiu-se ser necessário abordar esta temática, utilizando os SIG e a DR no sentido de determinar as regiões de elevado risco. Entendeu-se serem necessárias novas abordagens e novas ferramentas de análise dos dados epidemiológicos e consequentemente novas metodologias que possibilitem a determinação de áreas de risco por malária. O presente estudo, pretende demonstrar o papel dos SIG e DR na determinação das regiões de risco por malária. A metodologia utilizada centrou-se numa abordagem quantitativa baseada na hierarquização das variáveis. Pretende-se, assim abordar os impactos da malária e simultaneamente demonstrar as potencialidades dos SIG e das ferramentas de Análise Espacial no estudo da disseminação da mesma na Guiné-Bissau.

Monitorização da edificação no Parque Natural da Arrábida com base em Sistemas de Informação Geográfica e Detecção Remota

Ao longo das últimas décadas o Parque Natural da Arrábida (PNArr) tem vindo a ser alvo de um elevado número de pressões antrópicas. Tal situação fica-se a dever à atractividade paisagística e ambiental e à localização geográfica desta Área Protegida, que se encontra próximo de áreas urbanas com uma elevada densidade populacional. Uma dessas pressões antrópicas é a área construída, na sua grande maioria residências secundárias, que se verificam em algumas áreas no interior do PNArr, sobretudo a partir da segunda metade da década de 80 do século passado. Este fenómeno origina uma série de efeitos negativos, como por exemplo a fragmentação de habitats. Com base nesta premissa propõe-se uma metodologia que permita proceder à monitorização de áreas edificadas na área do parque. A presente dissertação pretendeu avaliar o contributo da Detecção Remota (DR) e dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG) como instrumentos para monitorizar a taxa de edificação, que é restringida pelos planos de ordenamento. Para tal foram selecionadas três áreas: Portinho da Arrábida, Vale de Picheleiros e Serra da Azóia, que foram analisadas num espaço temporal de 45 anos, entre 1967 e 2012. Para proceder à caracterização, quantificação e espacialização da evolução de áreas construídas foram utilizados SIG e DR. A análise efectuada teve como informação geográfica de base Fotografias Aéreas (1967, 1977 e 1978) e Ortofotomapas (1995, 1999, 2007 e 2012), informação vectorial referente aos limites do PNArr e aos Planos de Ordenamento e, como informação complementar, a Base Geográfica de Referenciação da Informação dos anos de 1991, 2001 e 2011. Os resultados obtidos demonstram a existência de dinâmicas evolutivas da área construída diferenciadas em cada uma das três áreas de estudo. No Portinho da Arrábida as demolições ocorridas em 1986 reduziram a área edificada e desde então o aumento da área construída é pouco significativo. No Vale de Picheleiros registou-se um aumento de dez vezes a área construída inicial e é mais notório o impacto das medidas de restrição à edificação estabelecidas no plano de ordenamento de 2005, comparativamente ao plano preliminar de ordenamento de 1980. Na Serra da Azóia, o reduzido aumento de áreas construídas, entre 2007 e 2012, no zonamento Protecção Complementar II, traduz o efeito das restrições à edificação estabelecidas no plano de ordenamento de 2005. No outro zonamento, Perímetro Urbano, não é possível verificar os efeitos das restrições, uma vez que esta área está fora da gestão do Parque. As informações geográficas produzidas com base na utilização de Tecnologias de Informação Geográfica revelam ser essenciais para a gestão e monitorização da taxa de edificação. Os resultados produzidos ajudam à caracterização do território, bem como à identificação de tendências de evolução da área edificada.

Uso da Detecção Remota na Caracterização da Paisagem do Município de Humpata, Angola

O desenvolvimento da tecnologia em Sistemas de Informação Geográfica (SIG) bem como da Detecção Remota como ciências técnicas apresentam grande valor aplicacional no Ordenamento do Território e, de forma particular, o uso de certas ferramentas analíticas permitem analisar as alterações ou mudanças que ocorrem na paisagem. A presente dissertação tem como objectivo principal caracterizar e avaliar a Paisagem no município de Humpata, Angola. A análise da paisagem desenvolveu-se a partir de uma abordagem metodológica, centrada em duas componentes fundamentais: a estrutura e as funções da paisagem. Para a referida análise, recorreu-se a quantificação de alguns índices referente a métricas de área, forma, agregação e diversidade ao nível da «mancha», «classe» e da «paisagem» em quatro quadrantes (Noroeste, Nordeste, Sudeste e Sudoeste) referentes à área de estudo. Da análise dos resultados, e tendo em conta os objectivos propostos, podemos compreender como as manchas variam nas distintas classes discriminadas na carta de ocupação do solo entre os quadrantes acima referenciados, ao nível da «mancha», «classe» e da «paisagem». A abordagem aplicacional suportou a análise comparada do padrão espacial paisagem considerando as diferenças existentes entre a área da paisagem, forma da paisagem, número de manchas, distâncias entre manchas, de entre outras. Os resultados permitiram avaliar a diversidade e heterogeneidade da paisagem tendo em conta a dominância de classes de ocupação do solo no município de Humpata (2013)

A indústria de defesa na cooperação Brasil-Portugal

The global dynamics of alliances are strongly determined by the level of cooperation among states. This cooperation can be embodied in various aspects, but the level of defense and security cooperation becomes usually more doctrinal and lasting. By the nature of sovereignty that instills in the bilateral relationship, cooperation at defense and security level can leverages other forms of cooperation. The circumstances and relational balance between Brazil and Portugal seem to evolve towards distancing opportunities, despite they are culturally and institutionally untainted. The economic dynamics, the strategic projection in global sustainability terms, the scale and ambition of Brazilian regional leadership, contrasts with the actual context of Portugal, distancing himself both on the stage where they operate. On the other hand, the historical and cultural roots, the language, the affinity of the peoples of CPLP and some opportunities for economic niches, trend to attract both countries. The condition of Portugal in NATO and Europe, coupled with the ability to export technical and human resources to value-added for Brazil, seems also to become approaching factors. On the balance of these dynamics, there is a set of exogenous factors (economic, external global relations matrix, regional stability, among others), which are not always controlled by any of both countries. These factors call for strong capacity for foresight analysis and decision making, with the inherent risk. There is cooperation vectors that are not apparently penalized by geographic distance, or by the difference of realities. Among these vectors we shall highlight synergies in technological niches, highly tradable goods and, mostly, using the domain of dual technologies. The thirteen niches herein identified are: Monitoring, Navigation, Command and Control, Electronics, Optoelectronics, Communication and remote sensing, Information Technologies, Flight Simulation, Specialized Training, Fiber Optic Sensors, Materials Engineering, Nanotechnology and Communications. Cumulating with identified opportunities in traditional relational framework, both countries are growing (in geography and economic terms) into the Atlantic, making it a central element in the bilateral approach. By being at the same time a growing stage of disputes and which stability tends to be threatened, it will be done an analysis of these synergistic vectors, superimposed on the impact on Atlantic securitization process.

Mapping the Pasture Steppe in Bayankhongor, Mongolia: comparison of classification methods, using Landsat-8 and geophysical data

Grasslands in semi-arid regions, like Mongolian steppes, are facing desertification and degradation processes, due to climate change. Mongolia’s main economic activity consists on an extensive livestock production and, therefore, it is a concerning matter for the decision makers. Remote sensing and Geographic Information Systems provide the tools for advanced ecosystem management and have been widely used for monitoring and management of pasture resources. This study investigates which is the higher thematic detail that is possible to achieve through remote sensing, to map the steppe vegetation, using medium resolution earth observation imagery in three districts (soums) of Mongolia: Dzag, Buutsagaan and Khureemaral. After considering different thematic levels of detail for classifying the steppe vegetation, the existent pasture types within the steppe were chosen to be mapped. In order to investigate which combination of data sets yields the best results and which classification algorithm is more suitable for incorporating these data sets, a comparison between different classification methods were tested for the study area. Sixteen classifications were performed using different combinations of estimators, Landsat-8 (spectral bands and Landsat-8 NDVI-derived) and geophysical data (elevation, mean annual precipitation and mean annual temperature) using two classification algorithms, maximum likelihood and decision tree. Results showed that the best performing model was the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), using the decision tree. For maximum likelihood, the model that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation (Model 5) and the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), achieved the higher accuracies for this algorithm. The decision tree models consistently outperformed the maximum likelihood ones.

Assessment of NDVI, land surface temperature and precipitation anomalies for drought monitoring in Bayankhongor province, Mongolia

During the last decade Mongolia’s region was characterized by a rapid increase of both severity and frequency of drought events, leading to pasture reduction. Drought monitoring and assessment plays an important role in the region’s early warning systems as a way to mitigate the negative impacts in social, economic and environmental sectors. Nowadays it is possible to access information related to the hydrologic cycle through remote sensing, which provides a continuous monitoring of variables over very large areas where the weather stations are sparse. The present thesis aimed to explore the possibility of using NDVI as a potential drought indicator by studying anomaly patterns and correlations with other two climate variables, LST and precipitation. The study covered the growing season (March to September) of a fifteen year period, between 2000 and 2014, for Bayankhongor province in southwest Mongolia. The datasets used were MODIS NDVI, LST and TRMM Precipitation, which processing and analysis was supported by QGIS software and Python programming language. Monthly anomaly correlations between NDVI-LST and NDVI-Precipitation were generated as well as temporal correlations for the growing season for known drought years (2001, 2002 and 2009). The results show that the three variables follow a seasonal pattern expected for a northern hemisphere region, with occurrence of the rainy season in the summer months. The values of both NDVI and precipitation are remarkably low while LST values are high, which is explained by the region’s climate and ecosystems. The NDVI average, generally, reached higher values with high precipitation values and low LST values. The year of 2001 was the driest year of the time-series, while 2003 was the wet year with healthier vegetation. Monthly correlations registered weak results with low significance, with exception of NDVI-LST and NDVI-Precipitation correlations for June, July and August of 2002. The temporal correlations for the growing season also revealed weak results. The overall relationship between the variables anomalies showed weak correlation results with low significance, which suggests that an accurate answer for predicting drought using the relation between NDVI, LST and Precipitation cannot be given. Additional research should take place in order to achieve more conclusive results. However the NDVI anomaly images show that NDVI is a suitable drought index for Bayankhongor province.