The use of multibeam sonar mapping techniques to refine population estimates of the endangered white abalone (Haliotis sorenseni)

Multibeam sonar mapping techniques provide detailed benthic habitat information that can be combined with the data on species-specific habitat preferences to provide highly accurate calculations of populations in a particular area. The amount of suitable habitat available for the endangered white abalone (Haliotis sorenseni) was quantified to aid in obtaining an accurate estimate of the number of remaining individuals at two offshore banks and one island site off the coast of southern California. Habitat was mapped by using multibeam sonar survey techniques and categorized by using rugosity and topographic position analysis. Abalone densities were evaluated by using a remotely operated vehicle and video transect methods. The total amount of suitable habitat at these three sites was far greater than that previously estimated. Therefore, although present estimates of white abalone densities are several orders of magnitude lower than historic estimates, the total population is likely larger than previously reported because of the additional amount of habitat surveyed in this study.

Processamento digital de imagens destinado ao mapeamento da ocupação humana do alto Bonfim e análise histórica dos remanescentes florestais entre os anos de 1965 a 2006.

Através do processamento de imagens digitais, mais especificamente as etapas de segmentação e classificação, foi possível analisar o processo de ocupação humana da bacia hidrográfica do rio Bonfim, localizada no município de Petrópolis, no estado do Rio de Janeiro. Este processo possibilitou a geração de mapas de uso da terra e cobertura vegetal e configurou-se numa importante etapa para avaliação ambiental capaz de auxiliar e dar fomento à execução de atividades de gestão e monitoramento do meio ambiente e de análise histórica dos remanescentes florestais ao longo dos últimos anos. Nesta pesquisa foram adotadas classes temáticas com o propósito de permitir a classificação das imagens digitais na escala 1/40.000. As classes adotadas foram: afloramento rochoso e vegetação rupestre; obras e edificações; áreas agrícolas e vegetação. Estudos foram feitos no sentido de indicar o melhor método de classificação. Primeiramente, efetuou-se a classificação no sistema SPRING, testando-se os melhores parâmetros de similaridade e área na detecção de fragmentos, somente da classe vegetação. Houve tentativa de classificar as demais classes de uso diretamente pelo sistema SPRING, mas esta classificação não foi viável por apresentar conflitos em relação às classes, desta forma, neste sistema foi feita somente a classificação e quantificação da classe vegetação. Visando dar continuidade a pesquisa, optou-se por executar uma interpretação visual, através do sistema ArcGis, para todas as classes de uso do solo, possibilitando o mapeamento da dinâmica de evolução humana, diante da floresta de mata atlântica na área de estudos e análise histórica de seus remanescentes entre os anos dos anos 1965, 1975, 1994 e 2006.

A contribuição da geomática na geografia da saúde sob uma abordagem da Teoria Geral de Sistemas.

O conjunto de técnicas de Geomática tem sido um poderoso aliado no apoio à tomada de decisões e manipulação de dados espaciais. Nas últimas décadas tornou-se quase indispensável na gestão de recursos humanos e recursos naturais. Na área da Saúde, a Geomática tem viabilizado estudos sobre: análise da distribuição de pacientes; variações na ocorrência de epidemias; monitoramento de vetores; avaliação em tempo real de situações de emergência ou catastróficas, entre outros. A associação da Medicina com a Geografia é antiga. A associação entre a saúde e a espacialização das doenças deve considerar a estruturação física do espaço geográfico a partir da caracterização de cada parte componente do sistema como preconiza a perspectiva sistêmica na Teoria Geral de Sistema, pois a população é parte integrante do espaço geográfico no qual ocorrem determinados agravos à saúde. Nestes pontos recai a relevância da presente pesquisa. O estudo foi desenvolvido na área da Bacia Hidrográfica de Jacarepaguá no município do Rio de Janeiro. Com aproximadamente 295 km2 é composta por 19 bairros e tem uma população aproximada de 682000 habitantes. O estudo pretendeu estruturar uma metodologia para inserção das técnicas de Geomática na prática de análises de dados de saúde, apoiada na Teoria Geral de Sistemas, visando contribuir no processo de vigilância ambiental em saúde permitindo realizar um prognóstico de situações de risco de determinada população. A base cartográfica que apoiou o estudo foi construída através de cartas topográficas da DSG na escala 1:50000. Das cartas foram retiradas informações de planimetria relevantes ao estudo e as informações de altimetria que foram utilizadas na elaboração do modelo digital de terreno (MDT). Com o MDT foi gerado o mapa de declividade por grau que permitiu criar divisões em 5 classes para posterior geração de mapas temáticos com os dados de saúde. Os dados de saúde foram retirados do Sistema de Informações de Notificação de Agravos (SINAN) disponibilizado pelo Ministério da Saúde. A doença analisada foi a leptospirose. Os casos foram localizados pontualmente a partir dos endereços de residência. A hipótese aventada neste estudo era a existência de um alto grau de correlação entre as partes componentes representadas pela estruturação física do espaço e a ocorrência de leptospirose. Com os resultados comprovou-se a hipótese nula, pois somente ocorrem doenças em áreas associadas ao Fundo Chato da Baixada de Jacarepaguá e nos Declives Suaves dos Morros Isolados, também localizados no Subsistema Baixada. Isto demonstra que em termos desta doença existe uma ausência de população nesta componente espacial em áreas de maiores declividades.