879 resultados para Geociencias - Sensoriamento remoto
Resumo:
A região de Santarém, na última década, apresentou um aumento da área de agricultura de grãos, em especial, arroz, milho e soja. Na base da estrutura fundiária da região, essa dinâmica tem concorrido para a concentração fundiária devido à substituição da pequena propriedade pela grande propriedade capitalizada. Políticas de ordenamento territorial criaram um mosaico de unidades com regras específicas de uso da terra, são unidades de conservação e diferentes modalidades de projetos de assentamentos. Este trabalho tem dois objetivos: estudar o processo de transformação da paisagem após a introdução da agricultura capitalizada de grãos e construir cenários de futuro que analisem alternativas para conter o desflorestamento e a concentração fundiária em curso. O estudo foi realizado utilizando técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento, a partir de imagens Landsat 5 TM dos anos de 1999, 2004 e 2007. Técnicas de modelagem dinâmica foram empregadas para explorar cenários de futuro (2015) considerando regras de uso do território. Os resultados obtidos mostram que, até 2004, a maior parte da agricultura mecanizada foi implantada em áreas onde anteriormente eram ocupadas pela agropecuária familiar, pastagem e capoeira. Após 2004, a sua expansão se deu, principalmente, sobre áreas de floresta, em especial, dentro de projetos de assentamento. A análise das transições de uso, em diferentes modalidades de assentamento, demonstra que as regras de uso do território estabelecidas por medidas de ordenamento territorial não têm sido seguidas em muitos casos. Este trabalho apresentou como principal contribuição metodológica a incorporação de questões institucionais relacionadas à estrutura fundiária na análise de transformação da paisagem e construção de cenários. Os resultados mostram que tal abordagem é essencial para entender os processos de transformação correntes à região em questão.
Resumo:
Utilizando dados observacionais de precipitação e temperatura do ar para o período de 1967 a 2008, do qual se elaborou a climatologia destas variáveis, e analisando as condições atmosféricas influenciadas pelo fenômeno ENOS, pretende-se identificar, caracterizar e analisar os efeitos térmicos espaciais na cidade de Belém-PA, a partir de dados meteorológicos de superfície e de imagens do sensor MODIS, o qual está disposto sobre a plataforma do satélite Aqua. Observou-se que, a média da precipitação anual foi de 2978,6 mm/ano, e que apresenta tendência de aumento ao longo dos anos, comportamento semelhante observou-se para a temperatura do ar. Em geral, os resultados mostram dois núcleos de maiores intensidade de temperaturas da superfície, um na cidade de Belém e outro na cidade vizinha, Ananindeua. Estes variam espacialmente e temporalmente de intensidade. Durante eventos de La Niña, o núcleo da ilha de calor fica localizado em bairros mais próximos a baía do Guajará, enquanto que durante eventos de El Niño estes bairros apresentam temperaturas mais amenas do que os bairros mais afastados dos corpos hídricos. Observou-se ainda que, a amplitude térmica da temperatura superficial entre áreas urbana e rural variam bastante, com a maior variação de 30,8°C e a menor de 16,8°C. Neste sentido, as maiores temperaturas da superfície foram observadas nos bairros com baixo NDVI, conseqüência de uma urbanização mais densa. As superfícies urbanas e as superfícies vegetadas apresentam relações de causa e efeito muito próximas, principalmente, durante o período menos chuvoso, isto pode ser percebido pela correlação que apresenta valor acima de 50%. Este estudo apresenta resultados que auxiliam no melhor entendimento do comportamento e dos efeitos térmicos espaciais e temporais na cidade de Belém, pois o uso de imagens do satélite é de fundamental importância para a identificação e caracterização das condições ambientais climáticas e ilhas de calor urbanas.
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A evapotranspiração (ET) foi espacializada através do algoritmo SEBAL para uma região de floresta primária na Amazônia Oriental (Caxiuanã, Pará). Para tal, utilizaram-se dados observacionais da torre micrometeorológica (localizada no interior desta floresta) em combinação com dados de origem orbital (imagens Modis/Acqua). Os primeiros resultados indicaram que, apesar da superestimativa, o SEBAL reproduz qualitativamente bem o padrão da variabilidade mensal da evapotranspiração para a região, principalmente para os meses da estação seca; em relação ao quantitativo, os resultados revelaram haver necessidade de acurácia no algoritmo. Para isso, calibrou-se o SEBAL a partir do saldo de radiação (Rn), com ajustes no albedo, na emissividade atmosférica e emissividade da superfície. As estimativas de ET geradas a partir deste SEBAL modificado apresentaram melhorias significativas na reprodução da variabilidade diária da evapotranspiração para a região, principalmente nos meses da estação chuvosa. Isto é, os ajustes realizados no algoritmo mostraram que as taxas de ET estimadas tornaram-se muito mais semelhantes às relatadas na literatura para a Amazônia, concordando melhor com a evapotranspiração observada. Através do SEBAL modificado foi possível também mapear o albedo, o saldo de radiação, o NDVI e a própria ET para duas vegetações distintas, encontradas dentro dos limites de Caxiuanã. A estimativa espacial destes parâmetros biofísicos foi coerentemente reproduzida para as duas vegetações, demonstrando que se o SEBAL modificado for aplicado a dados temporal e espacial de alta resolução, esta técnica pode ser rotineiramente utilizada, tornando-se uma ferramenta fundamental no monitoramento de necessidades hídricas e atmosféricas.
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Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT
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The objective of this study was to define a method for estimating soybean crop area in the Northern Rio Grande do Sul state (Brazil). Overall, six different remote sensing methods were proposed based on spectral-temporal profile and minimum and maximum values of NDVI/MODIS related to the stages of sowing, maximum development and harvesting of soybean areas. The resulting estimates were compared to official crop area data provided by the Brazilian government, using statistical analysis and the fuzzy similarity method. The performance of each method depended on information such as crop size, type of crop management, and sowing/harvesting dates. Regression coefficients of determination and fuzzy agreement values were above 0.8 and 0.45, respectively, for all methods. For operational monitoring of soybean crop area, the empirical threshold applied to the image difference with inclusion of harvest image method was the most effective, producing estimates that matched closely the official data. For spatial analysis the application of multitemporal images classification method is recommended that generated a map of better quality. The efficiency of these methods should be evaluated in the areas of soybean expansion in the state.
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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When registering spectral radiance from surface targets, digital numbers recorded by the imagery sensor may vary. Such variation causes imperfections on the images coming from aerial surveys. Variation in the image brightness related to the distance from the center of the image is known as the vignetting effect. Correcting this effect aims at achieving an homogeneous image brightness. The purpose of this paper is to present a specific methodology to determine a model in order to minimize this vignette effect based on a model fit by Least Squares Method (LSM), using digital numbers (DN) from shadowed regions. The main hypothesis is that the recorded DN of shadow pixels should be suitable to model the vignetting effect. Considering that the vignetting effect could be modeled as a trend of spatial image variation, a trend surface analysis of a sample of pixels from shadowed regions was carried out. Two approaches were adopted to represent the shadow regions of an image. The first one takes into account the components R, G, B of the aerial image within the visible spectral band, and the second one considers the component I of the HSI image. In order to evaluate the methodology, a study case with a color aerial image was carried out. The findings showed that the best results were obtained by applying the model in the RGB components, which allows to conclude that the vignetting effect can be modeled based on trend surfaces fit on shadow regions DN.
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Algae bloom is one of the major consequences of the eutrophication of aquatic systems, including algae capable of producing toxic substances. Among these are several species of cyanobacteria, also known as blue-green algae, that have the capacity to adapt themselves to changes in the water column. Thus, the horizontal distribution of cyanobacteria harmful algae blooms (CHABs) is essential, not only to the environment, but also for public health. The use of remote sensing techniques for mapping CHABs has been explored by means of bio-optical modeling of phycocyanin (PC), a unique inland waters cyanobacteria pigment. However, due to the small number of sensors with a spectral band of the PC absorption feature, it is difficult to develop semi-analytical models. This study evaluated the use of an empirical model to identify CHABs using TM and ETM+ sensors aboard Landsat 5 and 7 satellites. Five images were acquired for applying the model. Besides the images, data was also collected in the Guarapiranga Reservoir, in São Paulo Metropolitan Region, regarding the cyanobacteria cell count (cells/mL), which was used as an indicator of CHABs biomass. When model values were analyzed excluding calibration factors for temperate lakes, they showed a medium correlation (R²=0.81, p=0.036), while when the factors were included the model showed a high correlation (R²=0.96, p=0.003) to the cyanobacteria cell count. The empirical model analyzed proved useful as an important tool for policy makers, since it provided information regarding the horizontal distribution of CHABs which could not be acquired from traditional monitoring techniques.
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Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Pós-graduação em Agronomia - FEIS
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)