1000 resultados para Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica
Resumo:
Thèse pour obtenir le grade de DOCTEUR DE L' UNIVERSITÉ PARIS XII, Discipline: Urbanisme Aménagement
Resumo:
No panorama socioeconómico atual, a contenção de despesas e o corte no financiamento de serviços secundários consumidores de recursos conduzem à reformulação de processos e métodos das instituições públicas, que procuram manter a qualidade de vida dos seus cidadãos através de programas que se mostrem mais eficientes e económicos. O crescimento sustentado das tecnologias móveis, em conjunção com o aparecimento de novos paradigmas de interação pessoa-máquina com recurso a sensores e sistemas conscientes do contexto, criaram oportunidades de negócio na área do desenvolvimento de aplicações com vertente cívica para indivíduos e empresas, sensibilizando-os para a disponibilização de serviços orientados ao cidadão. Estas oportunidades de negócio incitaram a equipa do projeto a desenvolver uma plataforma de notificação de problemas urbanos baseada no seu sistema de informação geográfico para entidades municipais. O objetivo principal desta investigação foca a idealização, conceção e implementação de uma solução completa de notificação de problemas urbanos de caráter não urgente, distinta da concorrência pela facilidade com que os cidadãos são capazes de reportar situações que condicionam o seu dia-a-dia. Para alcançar esta distinção da restante oferta, foram realizados diversos estudos para determinar características inovadoras a implementar, assim como todas as funcionalidades base expectáveis neste tipo de sistemas. Esses estudos determinaram a implementação de técnicas de demarcação manual das zonas problemáticas e reconhecimento automático do tipo de problema reportado nas imagens, ambas desenvolvidas no âmbito deste projeto. Para a correta implementação dos módulos de demarcação e reconhecimento de imagem, foram feitos levantamentos do estado da arte destas áreas, fundamentando a escolha de métodos e tecnologias a integrar no projeto. Neste contexto, serão apresentadas em detalhe as várias fases que constituíram o processo de desenvolvimento da plataforma, desde a fase de estudo e comparação de ferramentas, metodologias, e técnicas para cada um dos conceitos abordados, passando pela proposta de um modelo de resolução, até à descrição pormenorizada dos algoritmos implementados. Por último, é realizada uma avaliação de desempenho ao par algoritmo/classificador desenvolvido, através da definição de métricas que estimam o sucesso ou insucesso do classificador de objetos. A avaliação é feita com base num conjunto de imagens de teste, recolhidas manualmente em plataformas públicas de notificação de problemas, confrontando os resultados obtidos pelo algoritmo com os resultados esperados.
Resumo:
Relatório de Estágio apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território
Resumo:
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.
Resumo:
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".
Resumo:
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.
Resumo:
A presente dissertação pretende utilizar técnicas de detecção remota como ferramenta na prospecção de jazigos de estanho, volfrâmio e ouro em Portugal Continental. O facto de ser relativamente comum a coexistência de mineralizações estano-volframíticas com mineralizações auro-argentíferas nas regiões centro e norte de Portugal, associado à importância estratégica e económica destes metais, tanto a nível nacional, como europeu, faz destas regiões um dos mais apetecíveis alvos para a prospecção e exploração mineira em Portugal. No contexto português, as ferramentas de detecção remota têm vindo a ser aplicadas com alguma regularidade e nas mais diversas temáticas das Geociências. Contudo, exceptuando alguns trabalhos, principalmente dos anos oitenta e noventa, são escassos os casos conhecidos da aplicação específica da detecção remota na prospecção de recursos minerais metálicos em Portugal. Assim, através da utilização de critérios de fotointerpretação, da aplicação de técnicas de processamento digital a imagens de satélite, assim como da integração dos resultados obtidos com dados de cartografia geológica, de altimetria e geofísicos, pretende-se a selecção de zonas potencialmente relacionadas com a ocorrência dos referidos metais na região de Góis-Castanheira de Pêra. A selecção das zonas potenciais tem como objectivo a escolha de alvos para posterior estudo em pormenor, cujo alcance já não é abrangido pelo âmbito desta dissertação. Para além da aplicação das técnicas de detecção remota e da integração de diferentes fontes de informação em ambiente SIG, foram realizados trabalhos de campo com o intuito de permitir a validação preliminar dos resultados obtidos.
Resumo:
Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Civil
Resumo:
O objetivo deste trabalho foi desenvolver um algoritmo na linguagem computacional MATLAB para aplicações em sistemas de informações geográficas, visando ao mapeamento da renda líquida maximizada de cultivos irrigados. O estudo foi desenvolvido para as culturas do maracujá, da cana-de-açúcar, do abacaxi e do mamão, em área de aproximadamente 2.500 ha, localizada no município de Campos dos Goytacazes, norte do Estado do Rio de Janeiro. Os dados de entrada do algoritmo foram informações edafoclimáticas, funções de resposta das culturas à água, dados de localização geográfica da área e índices econômicos referentes ao custo do processo produtivo. Os resultados permitiram concluir que o algoritmo desenvolvido se mostrou eficiente para o mapeamento da renda líquida de cultivos irrigados, sendo capaz de localizar áreas que apresentam maiores retornos econômicos.
Resumo:
This study includes the results of the analysis of areas susceptible to degradation by remote sensing in semi-arid region, which is a matter of concern and affects the whole population and the catalyst of this process occurs by the deforestation of the savanna and improper practices by the use of soil. The objective of this research is to use biophysical parameters of the MODIS / Terra and images TM/Landsat-5 to determine areas susceptible to degradation in semi-arid Paraiba. The study area is located in the central interior of Paraíba, in the sub-basin of the River Taperoá, with average annual rainfall below 400 mm and average annual temperature of 28 ° C. To draw up the map of vegetation were used TM/Landsat-5 images, specifically, the composition 5R4G3B colored, commonly used for mapping land use. This map was produced by unsupervised classification by maximum likelihood. The legend corresponds to the following targets: savanna vegetation sparse and dense, riparian vegetation and exposed soil. The biophysical parameters used in the MODIS were emissivity, albedo and vegetation index for NDVI (NDVI). The GIS computer programs used were Modis Reprojections Tools and System Information Processing Georeferenced (SPRING), which was set up and worked the bank of information from sensors MODIS and TM and ArcGIS software for making maps more customizable. Initially, we evaluated the behavior of the vegetation emissivity by adapting equation Bastiaanssen on NDVI for spatialize emissivity and observe changes during the year 2006. The albedo was used to view your percentage of increase in the periods December 2003 and 2004. The image sensor of Landsat TM were used for the month of December 2005, according to the availability of images and in periods of low emissivity. For these applications were made in language programs for GIS Algebraic Space (LEGAL), which is a routine programming SPRING, which allows you to perform various types of algebras of spatial data and maps. For the detection of areas susceptible to environmental degradation took into account the behavior of the emissivity of the savanna that showed seasonal coinciding with the rainy season, reaching a maximum emissivity in the months April to July and in the remaining months of a low emissivity . With the images of the albedo of December 2003 and 2004, it was verified the percentage increase, which allowed the generation of two distinct classes: areas with increased variation percentage of 1 to 11.6% and the percentage change in areas with less than 1 % albedo. It was then possible to generate the map of susceptibility to environmental degradation, with the intersection of the class of exposed soil with varying percentage of the albedo, resulting in classes susceptibility to environmental degradation
Resumo:
Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Resumo:
Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
Resumo:
Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)