Análise da alteração do uso do solo em bacias hidrográficas

O planejamento dos recursos hídricos é uma tarefa complexa pois trata diretamente dos interesses de diversos setores da sociedade e gera freqüentemente conflitos pelo uso. Em se tratando de bacias hidrográficas esta relação de interesses se mostra bastante latente pois verifica-se toda a sorte de atividades humanas que se distribuem no espaço, ao mesmo tempo em que se observa o declínio dos recursos ambientais. Assim sendo torna-se evidente a necessidade de se compreender as inter-relações entre as forças que estimulam o processo produtivo na bacia hidrográfica. A tarefa exige um estudo mais amplo da bacia, no qual se considere as relações entre as diversas ações empreendidas pelo homem nesta unidade do espaço geográfico. Neste sentido a alteração do uso do solo se apresenta como um indicador das principais forças que promovem o desenvolvimento de uma região. Compreender como se dá este processo e capturar o padrão de evolução destas atividades no espaço da bacia significa, dentro do contexto dos recursos hídricos, possibilitar um melhor planejamento e gerenciamento das águas, tanto no aspecto qualitativo quanto quantitativo. Esta dissertação discute uma metodologia para simular o padrão de alteração de classes de uso do solo em uma bacia hidrográfica de médio porte. Para isso foram utilizadas técnicas de geoprocessamento, sensoriamento remoto e modelagem matemática. Foram considerados agentes motivadores da alteração do uso do solo a declividade do terreno e as distâncias das rodovias, dos centros urbanos e dos cursos d’água. Os resultados obtidos mostraram que a bacia de estudo avança no sentido de uma ação de degradação cada vez mais intensa em algumas regiões, caracterizada pela ocupação de áreas nativas e pela provável remoção da mata ciliar ao longo dos cursos d’água. Observou-se também que existe uma inércia maior com relação às alterações justamente nas regiões mais afastadas do centro urbano e das rodovias federais.

Desenvolvimento de algoritmo de ajuste de 'waveforms' altimétricas refletidas por lagos e rios

O uso de dados altimétricos para a avaliação e monitoramento da variação dos níveis dos oceanos, teve início com o satélite Seasat e vem desenvolvendo-se com êxito em outros sistemas como o Geosat e o ERS-l. Esta técnica tem se mostrado única em termos de oceanografia e abre caminho para a sua utilização em outros campos como a hidrologia. A possibilidade de avaliar-se os niveis das águas continentais por meio da altimetria, trata-se de uma proposta promissora termos de recursos hidricos em países de dimensões como o Brasil.O desenvolvimento de um algoritmo capaz de. a partir dos dados do satélite altimétrico Geosat processá-los de forma mais rápida e econômica, fornecendo informações prévias com as quais se possa efetivamente obter a variação do nível das águas de rios e Lagoas, constitue-se no desafio desta dissertação.O ajuste matemático proposto, que se utilizaria de um número menor de variáveis, se comparado ao método aplicado pela NASA, não trouxe os resultados esperados , mostrando-se ineficiente. Esta dissertação sugere que, embora este modelo proposto tenha se mostrado inadequado, abre-se um vasto campo de pesquisas para que a altimetria de satélites torne-se uma técnica operacional e viável em termos de recursos hidricos em águas continentais.

Utilização de semivariogramas como redutor de dimensionalidade no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectrais

Com o advento dos sensores hiperespectrais se tornou possível em sensoriamento remoto, uma serie de diferentes aplicações. Uma delas, é a possibilidade de se discriminar classes com comportamentos espectrais quase idênticas. Porém um dos principais problemas encontrados quando se trabalha com dados de alta dimensionalidade, é a dificuldade em estimar os inúmeros parâmetros que se fazem necessários. Em situações reais é comum não se ter disponibilidade de tamanho de amostra suficiente, por exemplo, para se estimar a matriz de covariâncias de forma confiável. O sensor AVIRIS fornece uma riqueza de informações sobre os alvos, são 224 bandas cobrindo o espectro eletromagnético, o que permite a observação do comportamento espectral dos alvos de forma muito detalhada. No entanto surge a dificuldade de se contar com uma amostra suficiente para se estimar a matriz de covariâncias de uma determinada classe quando trabalhamos com dados do sensor AVIRIS, para se ter uma idéia é preciso estimar 25.200 parâmetros somente na matriz de covariâncias, o que necessitaria de uma amostra praticamente impraticável na realidade. Surge então a necessidade de se buscar formas de redução da dimensionalidade, sem que haja perda significativa de informação. Esse tipo de problema vem sendo alvo de inúmeros estudos na comunidade acadêmica internacional. Em nosso trabalho pretendemos sugerir a redução da dimensionalidade através do uso de uma ferramenta da geoestatística denominada semivariograma. Investigaremos se os parâmetros calculados para determinadas partições do transecto de bandas do sensor AVIRIS são capazes de gerar valores médios distintos para classes com comportamentos espectrais muito semelhantes, o que por sua vez, facilitaria a classificação/discriminação destas classes.

Calibração de câmera digital não métrica-kodak DCS-460

Os equipamentos fotográficos digitais têm inovado a aerofotogrametria no que diz respeito à rapidez na coleta de informações geográficas referenciadas bem como o baixo custo da operação em comparação com os sistemas aerofotogramétricos convencionais. Na geração de produtos cartográficos, utilizando sistemas fotográficos digitais ou convencionais, o conhecimento dos parâmetros que definem a geometria interna da câmara é de fundamental importância. Este trabalho descreve uma das principais metodologias utilizadas atualmente para calibração analítica de câmaras. A câmara utilizada nesse trabalho é uma Kodak DCS460, e pertence à Fundação Universidade Federal do Rio Grande. O processo de calibração foi realizado na Universidade Federal do Paraná, com apoio do Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas, e o método utilizado foi o Método das Câmaras Convergentes Através do método paramétrico com injunções, o modelo final utilizado computacionalmente recupera os parâmetros intrínsecos como distância focal calibrada, posição do ponto principal, constantes da distorção radial simétrica e descentrada, bem como a matriz variância-covariância dos resultados obtidos no ajustamento. Os resultados da calibração foram analisados na matriz variância-covariância e foram satisfatórios. Para aplicação dos parâmetros em dados reais, uma imagem da região de Porto Alegre foi utilizada como objeto de estudo para geração de uma ortofoto, que é uma imagem corrigida geometricamente das distorções causadas pela variação de posição e altitude da plataforma. O Modelo Digital do Terreno é uma peça fundamental na geração de uma ortofoto e foi gerado a partir das curvas de nível fornecidas pela Prefeitura Municipal de Porto Alegre. Duas ortofotos foram geradas, a primeira levando em conta apenas o valor nominal da distância focal, e a segunda os parâmetros gerados no processo de calibração. Os resultados obtidos para a focal nominal apresentam resíduos maiores que os determinados com a distância focal calibrada, mostrando a necessidade de aplicação do método de calibração, como queria demonstrar.

Texturas de imagens utilizando conceitos de morfologia matemática

A textura é um atributo ainda pouco utilizado no reconhecimento automático de cenas naturais em sensoriamento remoto, já que ela advém da sensação visual causada pelas variações tonais existentes em uma determinada região da imagem, tornando difícil a sua quantificação. A morfologia matemática, através de operações como erosão, dilatação e abertura, permite decompor uma imagem em elementos fundamentais, as primitivas texturais. As primitivas texturais apresentam diversas dimensões, sendo possível associar um conjunto de primitivas com dimensões semelhantes, em uma determinada classe textural. O processo de classificação textural quantifica as primitivas texturais, extrai as distribuições das dimensões das mesmas e separa as diferentes distribuições por meio de um classificador de máxima-verossimilhança gaussiana. O resultado final é uma imagem temática na qual cada tema representa uma das texturas existentes na imagem original.

Análise descritiva dos sistemas convectivos de escala meso-(alpha) através das imagens de satélite GOES-8

Na América do Sul há uma forte incidência de Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM), que na maioria das vezes, estão associados a desastres naturais. Estes causam impactos não só do ponto de vista meteorológico, mas também social e econômico. Neste trabalho analisa-se 49 Sistemas Convectivos de Meso-α, que atuam na América do Sul, durante os anos de 1999, 2000 e 2001. Com o auxílio de imagens do satélite GOES-8(canal IR, 10,4μm), identifica-se padrões comportamentais ao longo da vida dos SCM. Para a caracterização da evolução temporal e espacial, faz-se uma divisão da análise em duas partes: temporal e espacial. Na análise temporal, observam-se as variações rítmicas na intensificação da atividade convectiva. Na análise espacial, são observadas características como: tamanho e tempo de vida dos SCM e de seus respectivos núcleos distâncias entre os núcleos, trajetórias dos SCM entre outras características comportamentais dos núcleos convectivos que constituem o sistema. A análise dos dados mostra que mais da metade dos casos analisados sofrem dois tipos de variações na atividade convectiva, uma com período de 12 horas, e outra com menor periodicidade, 5,1 horas. Mostra-se que a evolução espacial dos SCM dá-se em média na direção das latitudes mais baixas, de forma discreta com o aparecimento de novos núcleos, na direção noroeste em relação ao núcleo antigo.

Investigação sobre métodos para redução de dimensionalidade dos dados em imagens hiperespectrais

Os recentes avanços na tecnologia de sensores tem disponibilizado imagens em alta dimensionalidade para fins de sensoriamento Remoto. Análise e interpretação dos dados provenientes desta nova geração de sensores apresenta novas possibilidades e também novos desafios. Neste contexto,um dos maiores desafios consiste na estimação dos parâmetros em um classificador estatístico utilizando-se um número limitado de amostras de treinamento.Neste estudo,propõe-se uma nova metodologia de extração de feições para a redução da dimensionalidadedos dados em imagens hiperespectrais. Essa metodologia proposta é de fácil implementação e também eficiente do ponto de vista computacional.A hipótese básica consiste em assumir que a curva de resposta espectral do pixel, definida no espaço espectral, pelos contadores digitais (CD's) das bandas espectrais disponíveis, pode ser substituída por um número menor de estatísticas, descrevendo as principais característicasda resposta espectral dos pixels. Espera-se que este procedimento possa ser realizado sem uma perda significativa de informação. Os CD's em cada banda espectral são utilizados para o cálculo de um número reduzido de estatísticas que os substituirão no classificador. Propõe-se que toda a curva seja particionada em segmentos, cada segmento sendo então representado pela respectiva média e variância dos CD's. Propõem-se três algoritmos para segmentação da curva de resposta espectral dos pixels. O primeiro utiliza um procedimento muito simples. Utilizam-se segmentos de comprimento constante, isto é, não se faz nenhuma tentativa para ajustar o comprimento de cada segmento às características da curva espectral considerada. Os outros dois implementam um método que permite comprimentos variáveis para cada segmento,onde o comprimentodos segmentos ao longo da curva de resposta espectral é ajustado seqüencialmente.Um inconveniente neste procedimento está ligado ao fato de que uma vez selecionadauma partição, esta não pode ser alterada, tornando os algoritmos sub-ótimos. Realizam-se experimentos com um classificador paramétrico utilizando-se uma imagem do sensor AVIRIS. Obtiveram-se resultados animadores em termos de acurácia da classificação,sugerindo a eficácia dos algoritmos propostos.

Feições de textura para classificação de imagens

Presentemente, os métodos utilizados no processo classificação de imagens, em sua grande maioria, fazem uso exclusivamente dos atributos espectrais. Nesta pesquisa,são introduzidos os atributos espaciais, em particular a textura, no processo de classificação de imagens digitais. As informações de textura são quantificadas pelo método das matrizes de co-ocorrência, proposto por Haralick, e organizadas em um formato similar ao utilizado nas bandas espectrais, gerando desta forma canais de textura. Com a implementação deste atributo em adição aos espectrais, obtêm-se um acréscimo na exatidão obtida no processo de classificação de imagens.

Análise de transformações geométricas para o georreferenciamento de imagens do satélite CBERS-1

Neste trabalho serão descritos métodos e técnicas na análise de transformações geométricas para o georreferenciamento de imagens do satélite CBERS I, utilizando o sensor CCD na região de Porto Alegre, com a utilização das transformações afim e equações projetivas e com o uso de pontos de apoio coletados com receptor GPS. Os resultados experimentais obtidos com as transformações afim e equações projetivas são animadores, recomendando-se então continuar os estudos para as imagens do CBERS-I que pode ser um atalho importante para atualizar a cartografia regional brasileira, pois neste caso do sensor CCD se vislumbra a possibilidade de se gerarem cartas imagens nas escalas de 1:100.000 e 1:50.000.

Estudo numérico da canalização do vento em vales em termos de parâmetros de similaridade

Neste trabalho foi estudado através de simulações numéricas o fenômeno de canalização do vento em vales. O objetivo do estudo foi determinar para que intervalos dos números de Froude e de Rossby a canalização é observada. Considerações teóricas mostram que a canalização ocorre se estes números estão limitados em uma região no espaço definida por estes parâmetros. Outros aspectos como ondas de gravidade e zonas de circulação reversa à sotavento do vale também foram bem caracterizadas.

Transparência e turbulência atmosférica no infravermelho

Neste trabalho foram utilizadas imagens do satélite meteorológico GOES-8, em órbita geoestacionária, tomadas em três bandas do infravermelho, para caracterizar a absorção de radiação nestes comprimentos de onda, em função da variação espacial de parâmetros atmosféricos. Um dos principais objetivos foi o desenvolvimento de métodos capazes de apontar, em regiões préselecionadas por sua altitude, zonas de menor absorção atmosférica no infravermelho, caracterizando-as como sítios potencialmente apropriados para observações astronômicas nestes comprimentos de onda. A área de estudo faz parte dos Andes Peruanos, contendo regiões com mais de 2500 m de altitude. A metodologia do trabalho baseou-se na escolha dos canais 3, 4 e 5 do satélite GOES devido a sua sensibilidade à presença de vapor d'água na atmosfera. Em especial, no canal 3 é possível detectar a emissão de radiação infravermelha pelo vapor d'água presente nos níveis médio e superior da troposfera, enquanto no canal 4 a atmosfera quase não absorve radiação infravermelha, concentrando-se este efeito nas nuvens. Considerou-se que na ausência de nuvens pode-se observar a radiação proveniente do solo permitindo estimar sua temperatura. O canal 5 situa-se na porção do espectro contaminada pelo vapor d'água, isto é, onde o vapor d'água absorve parte da radiação proveniente da baixa troposfera. Como critério de qualidade dos sítios estudados foram escolhidos a altitude, a visibilidade da superfície e a quantidade de vapor d'água presente na atmosfera. Os resultados mostraram que as regiões ao sul do Peru concentram os sítios mais adequados à instalação de um observatório astronômico. Comparações com resultados de outros pesquisadores reforçam nossas conclusões.

Produção de imagens de recursos terrestres no Instituto de Pesquisas Espaciais

No item dedicado às Atividades Espaciais, o III Plano Básico de Desenvolvimento Cientifico e Tecnológico 1980/1985 menciona, como um dos objetivos, o "desenvolvimento de metodologias de utilização das imagens obtidas pelos satélites de sensoriamento remoto, no levantamento e monitoramento de recursos naturais e flagelos, análise do meio ambiente, uso da terra e cartografia ". O estudo é centrado no programa de produção de imagens implementado pelo INPE descrevendo-o e comentando-o e, ao final, permitindo-nos fazer algumas sugestões para o seu aprimoramento.

Aquisição e construção de modelos estáticos análogos a reservatórios petrolíferos com tecnologia lidar e georadar

The present work develops a methodology to establish a 3D digital static models petroleum reservoir analogue using LIDAR and GEORADAR technologies. Therefore, this work introduce The methodolgy as a new paradigm in the outcrop study, to purpose a consistent way to integrate plani-altimetric data, geophysics data, and remote sensing products, allowing 2D interpretation validation in contrast with 3D, complexes depositional geometry visualization, including in environmental immersive virtual reality. For that reason, it exposes the relevant questions of the theory of two technologies, and developed a case study using TerraSIRch SIR System-3000 made for Geophysical Survey Systems, and HDS3000 Leica Geosystems, using the two technologies, integrating them GOCAD software. The studied outcrop is plain to the view, and it s located at southeast Bacia do Parnaíba, in the Parque Nacional da Serra das Confusões. The methodology embraces every steps of the building process shows a 3D digital static models petroleum reservoir analogue, provide depositional geometry data, in several scales for Simulation petroleum reservoir

Avaliação ambiental de manguezais adjacentes aos campos petrolíferos de Macau e Serra (RN), como subsídio às medidas mitigadoras ao processo erosivo

Among the various effects caused by the climate change and human intervention, the mangrove ecosystem changes through of the years has been worth mentioning, which hasn t known which are the pros and cons for the adjacent coastal and estuarine environments yet. It happens due to the present dynamism in these areas, besides of the difficult understanding of the processes associated with evolution. This study aimed to environmentally evaluate adjacent mangroves from the Macau and Serra oil fields, located on Rio Grande do Norte northern coast, to support the mitigating actions related to the containment of the erosive process, as well as, according to the principles of the Clean Development Mechanism (CDM), to assess the amount of atmospheric carbon sequestered by the studied ecosystem. An inventory was conducted through mangrouve mapping which has supplied this research, especially regarding to the structural characterization of mangrove areas. To understand the local mangrove behavior in a greater level detail, techniques of remote sensing, GIS and GPS were used to make an analogy between the current and past states of the mangrove studied, allowing to make anticipated projections for the future impacts or changes in that region. This study combined data from multispectral LANDSAT 5 TM, Landsat 7 ETM+ with radar microwave data from SAR RADARSAT-1, which increased the interpretation capacity of the data from optical sensor systems. The interpretations have been supported by the data field, representing a better and innovative methodology for the environmental and taxonomic characterization of mangrove forests considered. The results reveal that mangroves of the Ponta do Tubarão Sustainable Development Reserve are biologically representative areas and providing a variety of benefits, especially for local communities, constituting the priority sites for actions development aimed at conservation. They also have been showing the necessity to make mitigating measures in order to recover degraded areas through reforestation or creating new areas of mangrove, as currently 7.1% of the mangrove forests studied are dead or in an advanced state of decomposition. The amount of atmospheric carbon sequestered proved very significant when analyzed for the whole area, which is able to sequester atmospheric 4,294,458 Ton CO2 per year