Delimitação automática de bacias hidrográficas utilizando dados SRTM

A delimitação adequada de bacias hidrográficas é fundamental por ser essa a unidade territorial para fins de planejamento e de gerenciamento dos recursos hídricos. Desse modo, este trabalho teve objetivo de analisar uma metodologia de delimitação automática de bacias hidrográficas. Foram utilizados, para tanto, dados do projeto Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) integrados e processados em Sistema de Informações Geográficas (SIG). Os resultados confirmam valores de área compatíveis aos obtidos com base em cartas topográficas. Assim, a automatização da delimitação de bacias hidrográficas, por meio de dados do SRTM e ambiente SIG, apresenta-se vantajosa em relação ao custo e benefício proporcionado, além de estabelecer a padronização do traçado e posterior minimização de conflitos quanto à fixação da unidade de gestão dos recursos hídricos.

SRTM resample with short distance-low nugget kriging

The shuttle radar topography mission (SRTM), was flow on the space shuttle Endeavour in February 2000, with the objective of acquiring a digital elevation model of all land between 60 degrees north latitude and 56 degrees south latitude, using interferometric synthetic aperture radar (InSAR) techniques. The SRTM data are distributed at horizontal resolution of 1 arc-second (similar to 30m) for areas within the USA and at 3 arc-second (similar to 90m) resolution for the rest of the world. A resolution of 90m can be considered suitable for the small or medium-scale analysis, but it is too coarse for more detailed purposes. One alternative is to interpolate the SRTM data at a finer resolution; it will not increase the level of detail of the original digital elevation model (DEM), but it will lead to a surface where there is the coherence of angular properties (i.e. slope, aspect) between neighbouring pixels, which is an important characteristic when dealing with terrain analysis. This work intents to show how the proper adjustment of variogram and kriging parameters, namely the nugget effect and the maximum distance within which values are used in interpolation, can be set to achieve quality results on resampling SRTM data from 3"" to 1"". We present for a test area in western USA, which includes different adjustment schemes (changes in nugget effect value and in the interpolation radius) and comparisons with the original 1"" model of the area, with the national elevation dataset (NED) DEMs, and with other interpolation methods (splines and inverse distance weighted (IDW)). The basic concepts for using kriging to resample terrain data are: (i) working only with the immediate neighbourhood of the predicted point, due to the high spatial correlation of the topographic surface and omnidirectional behaviour of variogram in short distances; (ii) adding a very small random variation to the coordinates of the points prior to interpolation, to avoid punctual artifacts generated by predicted points with the same location than original data points and; (iii) using a small value of nugget effect, to avoid smoothing that can obliterate terrain features. Drainages derived from the surfaces interpolated by kriging and by splines have a good agreement with streams derived from the 1"" NED, with correct identification of watersheds, even though a few differences occur in the positions of some rivers in flat areas. Although the 1"" surfaces resampled by kriging and splines are very similar, we consider the results produced by kriging as superior, since the spline-interpolated surface still presented some noise and linear artifacts, which were removed by kriging.

NDVI With Artificial Neural Networks For SRTM Elevation Model Improvement – Hydrological Model Application

Digital elevation model (DEM) plays a substantial role in hydrological study, from understanding the catchment characteristics, setting up a hydrological model to mapping the flood risk in the region. Depending on the nature of study and its objectives, high resolution and reliable DEM is often desired to set up a sound hydrological model. However, such source of good DEM is not always available and it is generally high-priced. Obtained through radar based remote sensing, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) is a publicly available DEM with resolution of 92m outside US. It is a great source of DEM where no surveyed DEM is available. However, apart from the coarse resolution, SRTM suffers from inaccuracy especially on area with dense vegetation coverage due to the limitation of radar signals not penetrating through canopy. This will lead to the improper setup of the model as well as the erroneous mapping of flood risk. This paper attempts on improving SRTM dataset, using Normalised Difference Vegetation Index (NDVI), derived from Visible Red and Near Infra-Red band obtained from Landsat with resolution of 30m, and Artificial Neural Networks (ANN). The assessment of the improvement and the applicability of this method in hydrology would be highlighted and discussed.

Avaliação da exatidão cartográfica de dados SRTM e atualização da carta plani-altimétrica Salinópolis - NE do Pará

As informações topográficas existentes para o território brasileiro, na escala 1:100.000, cobrem apenas 75,39% da área nacional, restando ainda imensos vazios cartográficos, principalmente na região Amazônica. Essas informações eram oriundas de métodos de restituição aerofotogramétricas, aplicados em fotos aéreas das décadas de 60 a 80. Devido à grande complexidade dos métodos empregados e a outros problemas de ordem técnico-financeira, grande parte das cartas plani-altimétricas está desatualizada, fato que compromete a utilização das mesmas. Atualmente, as informações topográficas são largamente extraídas a partir de modelos digitais de elevação, como por exemplo, as imagens do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Neste trabalho, o modelo de elevação do SRTM foi analisado com base no Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC) altimétrico, na atualização altimétrica da carta Plani-altimétrica Salinópolis do ano de 1982. A análise do PEC altimétrico do SRTM referente à região de Salinópolis, revelou que o mesmo pode ser utilizado na escala 1:50.000 classe C e escala 1:100.000 classe A. Já que as imagens SRTM são compatíveis com a escala e classe da carta Salinópolis, utilizou-se a versão original do SRTM (90 metros resolução espacial) para atualização altimétrica da carta Salinópolis e imagens TM Landsat-5, como base planimétrica, seguindo os parâmetros adotados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Com a atualização da carta constatou-se várias diferenças, principalmente em relação à planimetria. A atualização das cartas é de grande importância, principalmente em regiões costeiras, devido à dinâmica e intensidade dos diferentes processos naturais e antrópicos atuantes, além disso, esta metodologia pode servir de base para a atualização de outras cartas e até mesmo a geração de novas cartas em locais de vazios cartográficos, resolvendo assim a questão da falta de informação topográfica em determinadas escalas. Palavras-chave: SRTM, atualização cartográfica, carta plani-altimétrica, Amazônia.

Mapeamento dos parâmetros florísticos e estruturais de floresta de mangue com dados LIDAR e SRTM

Este estudo apresenta a estimativa dos parâmetros florísticos e estruturais (determinação da espécie, altura, diâmetro a altura do Peito - DAP e biomassa) do mangue a partir de informações da superfície adquiridas remotamente com os sensores Laser Detection and Range (LIDAR), Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) e ortofotos na Ilha dos Guarás, conjunto de arquipélagos localizado a 30 km da desembocadura do rio amazonas. Para esse trabalho foram utilizadas informações do SRTM, LIDAR e fotografias aéreas processadas e ortorretificadas durante dois sobrevôos realizados entre o mês de julho e agosto de 2011. Com a ortofoto foi feito o mapa do reconhecimento de unidades geobotânicas que delimitou apenas a classe mangue. Em seguida, foi realizada a correção da altura elipsoidal para a altura ortométrica, onde a nuvem de pontos foi interpolada pelo método vizinho mais próximo, gerando Modelo Digital de Elevação (MDE) LIDAR (full points) com RMSE de 0,88 cm e por meio de uma linguagem macro foi estatisticamente separadas as informações do último pulso da superfície, conhecido também por ground points. Em seguida, os dados foram interpolados pelo método de krigeagem que gerou o valor de Modelo Digital de Superfície (MDS), o qual foi subtraído do MDE. Com base no Modelo Digital de Vegetação (MDV) foram definidos os sítios de coleta e selecionadas as árvores ascendentes, intermediárias e emergentes, porte no qual foi medido o DAP e altura. No total foram coletadas 212 amostras individuais de mangue e para assegurar o nível de acurácia do conjunto coletado, foi realizado o cálculo de RMSE entre as alturas do LIDAR e Campo, que resultou em RMSE= 1,10 m. Os modelos escolhidos para calibração LIDAR e altura de campo foi do tipo linear, com R² = 91% e RMSE= 0,98 cm e para calibração da DAP e altura de campo foi escolhido o modelo Logarítmico R² = 74,1%. Nos resultados da calibração do SRTM o modelo logarítmico também foi o mais adequado para a relação entre altura média e SRTM com R² = 91% e RMSE de 2,2 m e DAP Médio e SRTM, com R² = 88% e RMSE 2,2 cm. A partir de um inventário foi realizada a estimativa da biomassa por espécie por meio das equações alométricas de Fromard e posteriormente os resultados foram espacializados em forma de mapas com alto nível de detalhamento oriundo das informações LIDAR e SRTM corrigido e ortofotos.

Mapping Height and Biomass of Mangrove Forests in Everglades National Park with SRTM Elevation Data

We produced a landscape scale map of mean tree height in mangrove forests in Everglades National Park (ENP) using the elevation data from the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). The SRTM data was calibrated using airborne lidar data and a high resolution USGS digital elevation model (DEM). The resulting mangrove height map has a mean tree height error of 2.0 m (RMSE) over a pixel of 30 m. In addition, we used field data to derive a relationship between mean forest stand height and biomass in order to map the spatial distribution of standing biomass of mangroves for the entire National Park. The estimation showed that most of the mangrove standing biomass in the ENP resides in intermediate- height mangrove stands around 8 m. We estimated the total mangrove standing biomass in ENP to be 5.6 X 109 kg.

Late Quaternary drainage dynamics in northern Brazil based on the study of a large paleochannel from southwestern Marajó Island

Marajó Island shows an abundance of paleochannels easily mapped in its eastern portion, where vegetation consists mostly of savannas. SRTM data make possible to recognize paleochannels also in western Marajó, even considering the dense forest cover. A well preserved paleodrainage network from the adjacency of the town of Breves (southwestern Marajó Island) was investigated in this work combining remote sensing and sedimentological studies. The palimpsest drainage system consists of a large meander connected to narrower tributaries. Sedimentological studies revealed mostly sharp-based, fining upward sands for the channelized features, and interbedded muds and sands for floodplain areas. The sedimentary structures and facies successions are in perfect agreement with deposition in channelized and floodplain environments, as suggested by remote sensing mapping. The present study shows that this paleodrainage was abandoned during Late Pleistocene, slightly earlier than the Holocene paleochannel systems from the east part of the island. Integration of previous studies with the data available herein supports a tectonic origin, related to the opening of the Pará River along fault lineaments. This would explain the disappearance of large, north to northeastward migrating channel systems in southwestern Marajó Island, which were replaced by the much narrower, south to southeastward flowing modern channels.

Espacialização da temperatura do ar anual no estado de Alagoas com diferentes modelos digitais de elevação e resoluções espaciais

The aim of this study was to establish a digital elevation model and its horizontal resolution to interpolate the annual air temperature for the Alagoas State by means of multiple linear regression models. A multiple linear regression model was adjusted to series (11 to 34 years) of annual air temperatures obtained from 28 weather stations in the states of Alagoas, Bahia, Pernambuco and Sergipe, in the Northeast of Brazil, in function of latitude, longitude and altitude. The elevation models SRTM and GTOPO30 were used in the analysis, with original resolutions of 90 and 900 m, respectively. The SRTM was resampled for horizontal resolutions of 125, 250, 500, 750 and 900 m. For spatializing the annual mean air temperature for the state of Alagoas, a multiple linear regression model was used for each elevation and spatial resolution on a grid of the latitude and longitude. In Alagoas, estimates based on SRTM data resulted in a standard error of estimate (0.57 degrees C) and dispersion (r(2) = 0.62) lower than those obtained from GTOPO30 (0.93 degrees C and 0.20). In terms of SRTM resolutions, no significant differences were observed between the standard error (0.55 degrees C; 750 m - 0.58 degrees C; 250m) and dispersion (0.60; 500 m - 0.65; 750 m) estimates. The spatialization of annual air temperature in Alagoas, via multiple regression models applied to SRTM data showed higher concordance than that obtained with the GTOPO30, independent of the spatial resolution.

Combining GIS and Expert Opinion to Model Landscapes for a Smallholder Forest Extension Program in Leyte, the Philippines

A Geographic Information System (GIS) was used to model datasets of Leyte Island, the Philippines, to identify land which was suitable for a forest extension program on the island. The datasets were modelled to provide maps of the distance of land from cities and towns, land which was a suitable elevation and slope for smallholder forestry and land of various soil types. An expert group was used to assign numeric site suitabilities to the soil types and maps of site suitability were used to assist the selection of municipalities for the provision of extension assistance to smallholders. Modelling of the datasets was facilitated by recent developments of the ArcGIS® suite of computer programs and derivation of elevation and slope was assisted by the availability of digital elevation models (DEM) produced by the Shuttle Radar Topography (SRTM) mission. The usefulness of GIS software as a decision support tool for small-scale forestry extension programs is discussed.

Variáveis geomorfométricas locais e sua relação com a vegetação da região do interflúvio Madeira-Purus (AM-RO)

O presente trabalho teve como objetivo avaliar o potencial das variáveis geomorfométricas extraídas de dados SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) para identificação de tipos vegetacionais da região do interflúvio Madeira-Purus. As variáveis geomorfométricas (elevação, declividade, orientação de vertente, curvatura vertical e curvatura horizontal) foram confrontadas com o mapa de vegetação do projeto RADAMBRASIL através de análises de histogramas e análises discriminantes. Tais análises indicaram os grupos de classes vegetacionais que podem ser separados mais facilmente em contraste com outros grupos que ocorrem sob as mesmas condições topográficas. As variáveis de relevo mais importantes na distinção entre os tipos vegetacionais foram: a elevação, a declividade e a orientação de vertentes. Apesar dos dados geomorfométricos mostrarem potencial indicativo das classes de vegetação, as análises resultaram em discriminação em um nível aquém do detalhamento temático máximo apresentado pelos dados RADAM. Tal desempenho pode ser explicado pela incompatibilidade das escalas de variação exibidas entre os dados geomorfométricos em relação ao tamanho das unidades de mapeamento da vegetação, além da co-ocorrência de classes de respostas distintas ao relevo sob uma mesma associação de classes sob as mesmas classes na legenda. Com base nas análises discriminantes das variáveis geomorfométricas, foi possível o mapeamento da vegetação experimentalmente até o nível de subfisionomias.

Soil CO2 efflux in central Amazonia: environmental and methodological effects

Soil respiration plays a significant role in the carbon cycle of Amazonian rainforests. Measurements of soil respiration have only been carried out in few places in the Amazon. This study investigated the effects of the method of ring insertion in the soil as well as of rainfall and spatial distribution on CO2 emission in the central Amazon region. The ring insertion effect increased the soil emission about 13-20% for sandy and loamy soils during the firsts 4-7 hours, respectively. After rainfall events below 2 mm, the soil respiration did not change, but for rainfall greater than 3 mm, after 2 hours there was a decrease in soil temperature and respiration of about 10-34% for the loamy and sand soils, with emissions returning to normal after around 15-18 hours. The size of the measurement areas and the spatial distribution of soil respiration were better estimated using the Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) data. The Campina reserve is a mosaic of bare soil, stunted heath forest-SHF and tall heath forest-THF. The estimated total average CO2 emissions from the area was 3.08±0.8 µmol CO2 m-2 s-1. The Cuieiras reserve is another mosaic of plateau, slope, Campinarana and riparian forests and the total average emission from the area was 3.82±0.76 µmol CO2 m-2 s-1. We also found that the main control factor of the soil respiration was soil temperature, with 90% explained by regression analysis. Automated soil respiration datasets are a good tool to improve the technique and increase the reliability of measurements to allow a better understanding of all possible factors driven by soil respiration processes.

Comparação do uso de modelos digitais de elevação em mapeamento digital de solos em Dois Irmãos, RS, Brasil

Os modelos digitais de elevação (MDEs) são fontes fundamentais para correlacionar a ocorrência e distribuição de solos com a paisagem pelo mapeamento digital de solos (MDS). A influência dos tipos e das resoluções dos MDEs na capacidade de predição dos modelos preditores de classes de solo ainda é pouco estudada. Neste estudo, foram avaliados e comparados os efeitos de diferentes MDEs na predição de ocorrência de unidades de mapeamento de solo (UM). Foram correlacionados 12 atributos do terreno derivados de diferentes MDEs com a ocorrência de UM. Os MDEs utilizados foram os oriundos dos projetos SRTM v4.1, ASTER GDEM v2, TOPODATA e Brasil em Relevo, e os MDEs gerados a partir de curvas de nível na escala de 1:50.000, com resoluções de 30 e 90 m. Os modelos preditores foram treinados por árvore de decisão (Simple Cart) com dados amostrados em 4.280 pontos aleatórios contendo informações dos solos extraídos de um mapa convencional de solos na escala 1:20.000 e 12 atributos do terreno derivados de seis MDEs com tamanhos de pixel de 30 e 90 m. A validação dos modelos preditores de UM foi realizada com a totalidade dos dados da área. Os atributos do terreno que melhor explicaram a ocorrência das UM foram elevação, declividade, comprimento de fluxo e orientação das vertentes. Os MDEs com tamanho de pixel de 30 m geraram correlações solo-paisagem menos acuradas. Os modelos preditores mais acurados e com maior número de UM estimadas foram os gerados a partir dos MDEs com resolução espacial de 90 m (SRTM v4.1 e CN90), sendo esses os MDEs mais indicados para o MDS, quando predominarem relevos plano e suave ondulado.