Características ambientais e a ocorrência de leishmaniose visceral em Teresina, Piauí: uma aplicação utilizando sensoriamento remoto

Nas Américas, a leishmaniose visceral (LV) experimenta um processo de urbanização e o cão doméstico é considerado o principal reservatório da doença neste cenário, embora seu papel no ciclo de transmissão não esteja totalmente explicado. Este estudo teve como objetivo investigar, por meio da análise de dados espaciais e imagens de sensoriamento remoto, a relação de fatores ambientais com a ocorrência de infecção canina por Leishmania chagasi e sua correlação espacial com a doença humana na cidade de Teresina (Piauí - Brasil), onde foi relatada a primeira epidemia urbana de LV no Brasil. Os resultados são apresentados na forma de dois manuscritos, nos quais são utilizados dados georreferenciados obtidos por meio de um inquérito sorológico canino realizado durante o ano de 2011, em diferentes bairros com transmissão moderada ou intensa. No primeiro, a regressão logística multinível foi utilizada para correlacionar a prevalência da infecção canina com variáveis ambientais de quadrículas de 900m2 (30mx30m) onde os domicílios estavam localizados, ajustando para as características individuais dos cães (sexo, idade e raça) e da residência. Participaram desta análise 717 cães distribuídos em 494 domicílios e 396 quadrículas. Um percentual >16,5% da área da quadrícula coberta por pavimentação clara (ruas de terra ou asfalto antigo) foi a única variável ambiental associada com a infecção canina por L. chagasi (Odds ratio [OR] = 2,00, intervalo de 95% de confiança [IC95%]: 1,22 - 3,26). Estas áreas provavelmente correspondem àquelas mais pobres e com pior infraestrutura urbana, sugerindo a ocorrência de um padrão de transmissão intra-urbano similar aos padrões rurais e peri-urbanos da LV. No segundo manuscrito, a partir da análise hierárquica do vizinho mais próximo foi verificada a presença de sete clusters de maior concentração de cães soropositivos em relação aos soro negativos em áreas menos urbanizadas e com vegetação pouco densa. Participaram desta análise 322 cães distribuídos em cinco bairros. A relação espacial entre os caninos soropositivos e os casos humanos foi investigada através do método da distância média entre os pontos e analisada por meio do teste t. Foi encontrada uma maior proximidade de casos humanos em relação a cães soropositivos quando comparada à distância em relação aos soro negativos, sugerindo a existência de uma relação espacial entre a LV humana e a soropositividade canina. Os resultados contribuem para uma maior compreensão sobre a dinâmica da doença em meio urbano além de fornecer informações úteis para a prevenção e controle da LV em seres humanos.

Estimativa da área impermeável dentro da bacia hidrográfica do Arroio Diluvio (porto Alegre/RS) através de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento

Neste trabalho foram realizadas classificações utilizando-se as bandas 1 a 5 e 7 dos sensores Landsat 5 TM (1987) e Landsat 7 ETM+ (2000). A caracterização espectral dos materiais foi realizada em laboratório utilizando um espectrorradiômetro, e através das bandas 1 a 5 e 7 dos sensores Landsat 5 TM (1987) e Landsat 7 ETM+ (2000). A transformação dos dados multiespectrais de imagens de sensoriamento remoto é uma maneira de reduzir o volume de dados através da identificação de classes de interesse numa imagem digital. No intuito de verificar condições de melhoramento na classificação de alvos urbanos em imagens digitais, identificados por procedimentos já conhecidos, como a classificação pela Máxima Verossimilhança, escolheu-se um classificador baseado na lógica fuzzy. O classificador utilizado foi o Fuzzy Set Membership classification - Fuzclass, que faz parte de um conjunto de classificadores não-rígidos disponíveis no programa Idrisi 32. Uma vez que informações sobre o desempenho de produtos deste classificador em áreas urbanas são escassas, foram conduzidos ensaios de comparação de resultados obtidos por este classificador com a verdade terrestre, representada por uma imagem de alta resolução espacial do satélite QuickBird. As áreas teste selecionadas desta imagem atendem ao critério de inalterância das condições de ocupação para o intervalo temporal considerado A comparação feita, permite concluir que o classificador apresenta limitações na classificação de áreas urbanas devido ao comportamento espectral semelhante dos materiais que fazem parte dessa cobertura. A utilização de uma classe única para identificar áreas impermeáveis foi a solução adotada para contornar este óbice. O emprego de áreas teste possibilitou acertar a escolha do grau de possibilidade de presença da classe no pixel (PPCP). Uma comparação entre os resultados apresentados na classificação de áreas impermeáveis, com base nos classificadores Máxima Verossimilhança e Fuzclass, demonstrou um desempenho melhor do classificador fuzzy, em função do nível de PPCP ajustado durante a análise comparativa Landsat e Quickbird nas áreas teste. Um procedimento alternativo de estimativa de áreas impermeáveis em bacias urbanas é apresentado no final.

Monitoramento geoambiental do estuário do Rio Paraíba do Norte - PB por meio da cartografia temática digital e de produtos de sensoriamento remoto

The North Paraíba River Estuary, located in the eastern portion of the Paraíba State, Northeast Brazil, on coordinates 34º50 00 -34º57 30 S and 6º55 00 -7º7 30 W, constitutes a fluvio-marine plain formed by the North Paraíba River and its tributaries Sanhauá, Paroeira, Mandacaru, Tiriri, Tambiá, Ribeira and Guia. This estuary comprises an area of about 260 km2. Increasing human demands on the estuary area and inadequate environment managing have generated conflicts. The present work main purpose is to evaluate the geodynamic evolution of the North Paraíba River Estuary in the period from 1969 to 2001, using digital image processing techniques, thematic digital cartography and multitemporal data integration, combined to geological-geophysical field surveys. The SUDENE cartographic database, converted to digital format were, used to obtain occupation and topographic maps from 1969 and to generate a Digital Elevation Model (DEM). Digital Landsat 7 ETM+ and Spot HRVIR-PAN satellite images interpretation allowed the environmental characterization of the estuary. The most important digital processing results were achieved color composites RGB 5-4-3, 5-3-1, 5-2-NDWI and band ratio 7/4-5/3-4/2, 5/7-3/1-5/4). In addition the fusion image technique RGBI was used by the inclusion of the Spot HRVRI and Landsat 7 ETM+ panchromatic band on I layer with RGB triplets 5-4-3, 5-3-1 and 5/7-3/1-5/4. The DEM and digital images integration allowed the identification of seven geomorphological units: coastal tableland, flowing tray, tide plain, fluvial terrace, submerged dune, beach plain and beach). Both Side Scan Sonar and Echosound were used to analyse underwater surface and bedforms of the estuarine channel, sand predominance (fine to very fine) and 2D dune features 5 m wide and 0.5 m height. This investigation characterized the estuary as an environment dominated by regimen of average flow. The channel depth varies between 1 m and 11 m, being this last quota reached in the area of Porto de Cabedelo. The chanel estuary is relatively shallow, with erosion evidences mainly on its superior portion, attested by sand banks exposed during the low tide. Multitemporal digital maps from 1969 and 2001 integration were obtained through geoprocessing techniques, resulting the geodynamic evolution of the estuary based on landuse, DEM geomorphology and bathymetric maps

Meio ambiente e qualidade de vida na Estância Turística de Presidente Epitácio – São Paulo

Pós-graduação em Geografia - FCT

Classificação de cobertura do solo utilizando árvores de decisão e sensoriamento remoto

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise do turismo no sudoeste paulista: os casos de Presidente Epitácio e Rosana

Pós-graduação em Geografia - IGCE

Análise do potencial do sensor OLI (Operational Land Imager) a bordo do Landsat-8 em estimar a concentração de sólidos totais em suspensão no reservatório de Barra Bonita

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Sensoriamento remoto e geoprocessamento aplicados ao uso da terra em microbacias hidrográficas, Botucatu - SP

O presente trabalho teve como objetivo identificar e quantificar o uso da terra em dez microbacias ocorrentes na bacia do Rio Capivara, município de Botucatu - SP, a partir da estruturação de um banco de dados utilizando o Sistema de Informações Geográficas (SIG) - IDRISI. Os resultados mostram que as classes de uso da terra, uso agrícola e pastagem, foram as mais significativas, pois ocuparam mais da metade da área das microbacias. O alto índice de uso da terra por pastagens, capoeiras, reflorestamento e matas reflete a predominância de solos arenosos com baixa fertilidade. As imagens obtidas do satélite LANDSAT 5 permitiram o mapeamento do uso da terra de maneira rápida, além de fornecer um excelente banco de dados para futuro planejamento e gerenciamento das atividades agropecuárias regionais. O SIG-IDRISI permitiu identificar, por meio de seus diferentes módulos para georreferenciamento, classificação digital e modelo matemático, as classes de uso da terra com rapidez.

Sensoriamento remoto e Sistemas de Informações Geográficas (SIG) na análise dos impactos referentes à cultura canavieira e reflorestamento: a subtração dos biomas nativos no município de Itirapina-SP

The main objective of this study was to perform a temporal analysis of land use and cover of Itirapina – São Paulo estate, Brazil, for 1962, 2000 and 2008 scenarios, indicating the rate of change in native vegetation and contextualizing its modifications. Based on photointerpretation performed by supervised classification using the method of Bhattacharya, the thematic classes were mapped and characterized in an area equivalent to 56400 hectares. Using remote sensing technologies and geographic information systems, was structured and implemented a georeferenced and relational database, allowing the analysis of the size of the area occupied. The results showed that the expansion of cultivation of cane sugar and reforestation in the past 45 years has been conditioned the fragmentation of natural vegetation cover in the city, which fell by 34793 ha (61,7%) in 1962 to 9765,2 ha (17,3%) in 2008, with the loss of 25027,8 hectares.

Integração de técnicas de SIG e sensoriamento remoto na classificação de imagens digitais através do uso da teoria da evidência

O desenvolvimento de novos, e mais eficientes, métodos de classificação de imagem digitais em Sensoriamento Remoto se constitui em uma importante área que tem chamado a atenção de muitos pesquisadores. Nesta área em particular, um problema que freqüentemente surge para a classificação de imagens digitais provenientes de cenas naturais, é a ocorrência de classes espectrais com resposta espectral muito similar. Nestes casos, os sistemas sensores mais comuns e os métodos tradicionais de classificação de imagem apresentam muito baixa precisão ou mesmo falham completamente. Várias abordagens vem sendo propostas na literatura. Uma das possíveis abordagens consiste em fazer uso de informações auxiliares que possuam poder discriminante para as classes sob análise. Esta é a possibilidade explorada nesta dissertação, utilizar-se de dados auxiliares, provenientes de fontes diversas, tais como: temperatura, precipitação, altitude e classes de solo. Estes dados são então combinados com dados provenientes de imagens multiespectrais de acordo com a Teoria de Evidência proposta por Dempster e Shafer. Esta abordagem é testada usando dados de uma área no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, com a finalidade de delimitar a ocorrência da Mata Nativa com Araucária (composta pela conifera Araucaria angustifolia), que é de difícil separação em relação a outras classes espectrais que ocorrem na região, tornando difícil o processo preciso de classificação.

Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.

Sensoriamento remoto na identificação do uso e ocupação da terra na área do projeto Conquista da Água, Ilha Solteira - SP, Brasil

A cidade de Ilha Solteira está propondo o projeto Conquista da Água, visando ao desenvolvimento sustentável do Município, a partir do turismo, da cultura e da ciência e tecnologia. Para atingir esse objetivo, os planejadores do meio físico-ambiental necessitam de dados que possam auxiliá-los na seleção dos melhores locais onde serão instalados as avenidas, o aeroporto e os demais espaços que comporão esse projeto. A elaboração do mapa de uso e cobertura do solo da área de interesse do projeto constitui um dos temas necessários ao banco de dados a ser utilizado pelos planejadores. Neste trabalho, é apresentado o estado de degradação dessa área, o que auxiliará na definição das estratégias de conservação ambiental.

Classificador neural híbrido para imagens obtidas por sensoriamento remoto

Remote sensing is one technology of extreme importance, allowing capture of data from the Earth's surface that are used with various purposes, including, environmental monitoring, tracking usage of natural resources, geological prospecting and monitoring of disasters. One of the main applications of remote sensing is the generation of thematic maps and subsequent survey of areas from images generated by orbital or sub-orbital sensors. Pattern classification methods are used in the implementation of computational routines to automate this activity. Artificial neural networks present themselves as viable alternatives to traditional statistical classifiers, mainly for applications whose data show high dimensionality as those from hyperspectral sensors. This work main goal is to develop a classiffier based on neural networks radial basis function and Growing Neural Gas, which presents some advantages over using individual neural networks. The main idea is to use Growing Neural Gas's incremental characteristics to determine the radial basis function network's quantity and choice of centers in order to obtain a highly effective classiffier. To demonstrate the performance of the classiffier three studies case are presented along with the results.

Mapeamento do uso da terra, vegetação e impactos ambientais por meio de sensoriamento remoto e geoprocessamento

The mapping of the land use, vegetation and environmental impacts using remote sensing ana geoprocessmg allow detection, spatial representation and quantification of the alterations caused by the human action on the nature, contributing to the monitoring and planning of those activities that may cause damages to the environment. This study apply methodologies based on digital processing of orbital images for the mapping of the land use, vegetation and anthropic activities that cause impacts in the environment. It was considered a test area in the district of Assistência and surroundings, in Rio Claro (SP) region. The methodology proposed was checked through the crossing of maps in the software GIS - Idrisi. These maps either obtained with conventional interpretation of aerial photos of 1995, digitized in the software CAD Overlay and geo-referenced in the AutoCAD Map, or with the application of digital classification systems on SPOT-XS and PAN orbital images of 1995, followed by field observations. The crossing of conventional and digital maps of a same area with the CIS allows to verify the overall results obtained through the computational handling of orbital images. With the use of digital processing techniques, specially multiespectral classification, it is possible to detect automatically and visually the impacts related to the mineral extraction, as well as to survey the land use, vegetation and environmental impacts.

Detecção da doença mela-das-sementes da braquiária em gramíneas forrageiras através de técnicas de sensoriamento remoto

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)