Classificação da ocupação do solo através da segmentação de uma imagem de satélite de alta resolução

Este caso de estudo tem como objetivo demonstrar a utilidade da utilização de imagens de satélite de alta resolução para a produção de cartografia temática em áreas urbanas, bem como, experimentar a extracção de elementos de uma imagem de alta resolução a partir de protocolos de segmentação, aplicando uma abordagem orientada por regiões, e recorrendo a dados de uma cena do satélite WorldView2 com as suas novas 4 bandas adicionais. Definiu-se uma nomenclatura de ocupação de solo com base na fotointerpretação da imagem, criou-se uma legenda hierarquizada por 3 níveis de desagregação. No primeiro nível incluiu-se sete classes, no segundo nível as classes foram classificadas pelo nome dos objetos identificados na fotointerpretação, e o terceiro nível foram classificados pelas características dos objetos definidos no nível anterior. Foram criados segmentos de treino através do algoritmo da segmentação, que tem como função criar segmentos vetoriais com base na similaridade espectral e no valor espectral dos conjuntos dos pixéis vizinhos, testou-se varios parâmetros de segmentação de modo a obter o nível de segmentação que visivelmente na imagem se aproximasse mais aos objetos reconhecidos, para assim se gerar as assinaturas espectrais dos objetos representados pela segmentação, procedendo-se à classificação de ocupação de solo baseada nos segmentos.

Cenários de alterações de uso e ocupação do solo até 2040 em Portugal Continental

Uma previsão de alterações futuras, assim como a simulação de cenários, podem sobretudo auxiliar e permitir uma antevisão de políticas de desenvolvimento de ordenamento do território. O desenvolvimento dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG) nesta área permite, em conjunto com modelos espaciais, a simulação de cenários alternativos de uso e ocupação do solo com base em alterações passadas. O presente estudo consiste, numa primeira parte, na previsão em termos quantitativos do uso e ocupação do solo em Portugal Continental, utilizando um modelo de Markov para os anos de 2020, 2030 e 2040, tendo como base as alterações ocorridas entre 1990 e 2000. Este modelo permite prever a mudança de forma quantitativa do uso e ocupação do solo com base nas alterações do período imediatamente anterior. Estas previsões foram feitas para todo o território continental e detalhadamente para cada uma das cinco regiões NUTS II. Numa segunda parte, o modelo espacial de simulação de alteração de uso e ocupação do solo para o ano de 2040 foi realizado com recurso a cadeias de Markov com Autómatos Celulares e com base em Regressão Logística. Foi através do modelo, baseado em Autómatos Celulares, e após validação positiva deste, que se simularam três cenários futuros: (1) cenário de sustentabilidade ambiental; (2) cenário de desenvolvimento industrial; e (3) cenário de desertificação utilizando como referência a previsão para 2040, considerando o cenário Business-as-Usual.

Processos de Degradação do Solo na Região Autónoma dos Açores

A RAA ou o Arquipélago dos Açores é formado por nove ilhas, distribuías por três distintos grupos: O Grupo Oriental é composto por São Miguel e Santa Maria, o grupo Central é composto pelas Ilhas da Terceira, São Jorge, Graciosa, Pico e Faial e o grupo Ocidental é composto pelas Ilhas de Flores e Corvo. A RAA possui um clima temperado marítimo, que se caracteriza por temperaturas amenas com fracas amplitudes térmicas anuais, elevada humidade relativa do ar e por uma pluviosidade distribuída ao longo do ano. O Relevo é acidentado composto por montanhas que possuem diversas caldeiras, cones vulcânicos, ravinas de grande dimensão e vales estreitos e profundos por onde correm um grande número de pequenos cursos de água, denominados por ribeiras. Os solos presentes nas nove ilhas dos Açores pertencem na sua maioria à categoria - Andossolos - estes são uma das fases de criação de um solo de origem vulcânica, surgem por norma 200 anos após uma erupção vulcânica, alcançando o topo das suas características cerca de cento e cinquenta mil anos após a erupção. As ilhas que compõem a RAA estão muito expostas a processos de degradação do solo, principalmente através da erosão hídrica e da erosão do litoral. Este facto justifica-se pelas características topográficas, litológicas e climáticas das ilhas.

Metodologias de Sistemas de Informação Geográfica em sistemas de produção florestal : uma aplicação geoestatística

As florestas são uma fonte importante de recursos naturais, desempenhando um papel fulcral na sustentabilidade ambiental. A sua gestão quer territorial quer económica, conduz a uma maximização da produção, sem alteração da qualidade da matéria-prima. Portugal apresenta mais de um terço do seu território coberto por floresta, apresentando uma possibilidade de aplicação de sistemas de gestão, territorial e económica que maximizem a sua produção. Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) são modelos da realidade em que é possível integrar toda a informação disponível sobre um assunto tendo por base um campo comum a todos as variáveis, a localização geográfica. Os SIG podem contribuir de diversas formas para um maior desenvolvimento das rotinas e ferramentas de planeamento e gestão florestal. A sua integração com modelos quantitativos para planeamento e gestão de florestas é uma mais-valia nesta área. Nesta dissertação apresentam-se modelos geoestatísticos, com recurso a Sistemas de Informação Geográfica, de apoio e suporte à produção de pinha em Pinheiro-manso (Pinus pinea L.). Procurando estimar as áreas com melhor propensão à produção, a partir de dados amostrais. Estes foram previamente estudados tendo sido selecionadas quatro variáveis: largura da copa, área basal, altura da árvore e produção de pinha. A geoestatística aplicada, inclui modelos de correlação espacial: kriging, onde são atribuídos pesos às amostras a partir de uma análise espacial baseada no variograma experimental. Foi utilizada a extensão Geostatistical Analyst do ArcGis da ESRI, para realizar 96 krigings para as quatro variáveis em estudo, com diferentes parametrizações, destes foram selecionados 8 krigings. Com base nos critérios de adequação dos modelos e da análise de resultados da predição dos erros - cross validation. O resultado deste estudo é apresentado através de mapas de previsão para a produção de pinha em Pinheiro manso, em que foram analisadas áreas com maior e menor probabilidade de produção tendo-se realizado análises de comparação de variáveis. Através da interseção de todas as variáveis com a produção, podemos concluir que os concelhos com maiores áreas de probabilidade de produção de pinha em Pinheiro manso, da área de estudo, são Alcácer do Sal, Montemor-o-Novo, Vendas Novas, Coruche e Chamusca. Com a realização de um cruzamento de dados entre os resultados obtidos dos krigings, e a Carta de Uso e Ocupação do Solo de Portugal Continental para 2007 (COS2007), realizaram-se mapas de previsão para a expansão do Pinheiro manso. Nas áreas de expansão conseguimos atingir aumentos mínimos na ordem dos 11% e máximo na ordem dos 61%. No total consegue-se atingir aproximadamente 128 mil ha para área de expansão do Pinheiro manso. Superando, os valores esperados pelos Planos Regionais de Ordenamento Florestal, abrangidos pela área da amostra em estudo, em que é esperado um incremento de cerca de 130 mil hectares de área de Pinheiro manso para 2030.