Classificação de pastagens degradadas nos municípios de Corguinho e Rio Negro, MS, utilizando fusão de imagens CBERS.

A degradação das pastagens pode ser definida como um processo evolutivo de perda de vigor, produtividade e capacidade de recuperação natural, e é atualmente um dos maiores problemas para a pecuária brasileira. Estudos recentes com imagens de satélites de sensoriamento remoto apresentam resultados promissores para identificar e mapear diferentes níveis de degradação em pastagens. Estas imagens também permitem monitor ao longo dos anos o processo de degradação em escala local ou regional. O objetivo do presente estudo consiste em avaliar o uso de imagens fusionadas dos sensores HRC e CCD do satélite CBERS-2B, para identificar e caracterizar áreas com pastagens degradadas nos municípios de Corguinho e Rio Negro no Estado de Mato Grosso do Sul. As imagens foram processadas utilizando o aplicativo SPRING. A classificação foi baseada na segmentação, no MAXVER e na Bhattacharya gerando um mapa temático das áreas de pastagens degradadas na escala de 1:50.000.

O CADASTRO NACIONAL DE IMÓVEIS RURAIS (CNIR): IMPLICAÇÕES PARA OS PROJETOS DE REFORMA AGRÁRIA E PARA A TRIBUTAÇÃO FUNDIÁRIA NO BRASIL

Este artigo visa analisar as implicações decorrentes da implementação parcial do Cadastro Nacional de Imóveis Rurais (CNIR) para o Imposto Territorial Rural (ITR) e para os projetos de Reforma Agrária. Entendido como um elemento necessário para a compreensão da atual configuração territorial brasileira, o CNIR se apresenta como um sistema normativo no território, elaborado a partir de sistemas técnicos que se utilizam de tecnologias da informação (sistema de GPS, sensoriamento remoto orbital e sistemas de informação geográfica), operacionalizando um cadastro fundiário de maior precisão e atualizado regular e periodicamente. São apontadas as implicações diretas que o cadastro georreferenciado de imóveis rurais possui, como identificação de terras devolutas, reconhecimento de posses ilegais, inconsistências nos dados sobre a situação fundiária brasileira, além de sua relação com o sistema de tributação fundiária e as possibilidades de reforma agrária, analisando a sua utilização para a chamada Reforma Agrária de Mercado, promovida pelo Banco Mundial. O CNIR é, portanto, entendido como um elemento da densidade técnica e normativa do espaço geográfico e que ocasiona em novas formas de uso, organização e regulação do território brasileiro.

Mapeamento preliminar do bioma amazônia integrado ao zoneamento ecológico-econômico do Maranhão.

O Maranhão apresenta grande variabilidade ambiental por estar situado na região de transição entre os biomas Amazônia e Cerrado. A intensificação do uso das terras do Bioma Amazônia no Maranhão tem ocasionado expressiva perda de biodiversidade e diminuição de territórios de populações tradicionais. O zoneamento ecológico-econômico é de fundamental importância para esse cenário, pois é um instrumento que subsidia o planejamento e gerenciamento estratégico fundamentado no sensoriamento remoto, geoprocessamento e nas tecnologias de informação para o desenvolvimento territorial. O estado tem escassez de estudos relacionados ao mapeamento do Bioma Amazônia, apesar de esse estado apresentar importância nacional no sentido ecológico, potencial agrícola e econômico. Nosso objetivo neste trabalho foi fazer o mapeamento preliminar do Bioma Amazônia no Maranhão como subsídio ao zoneamento ecológico-econômico do estado. Foram utilizados dados vetoriais provenientes do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e imagens de satélite disponibilizadas pelo site da United States Geological Survey (USGS). Foi feito o levantamento de dados correspondentes a uso e cobertura das terras, biomas, solos e vegetação, na escala de 1: 250.000, e imagens Landsat 8 tendo como referência o ano de 2015. Os dados vetoriais e as imagens de satélites foram coletados, armazenados, tratados e posteriormente representados em mapas. A partir do mapeamento foi possível analisar as áreas de Bioma Amazônia no estado e definir as áreas de uso e cobertura das terras, biomas, solos e vegetação, contribuindo, assim, para o planejamento e a gestão territorial do Estado do Maranhão.

Análise da evolução do uso da terra na zonal rural de Campinas, SP, de 2012 a 2014.

A expansão das áreas urbanizadas sobre as áreas rurais faz com que os locais de produção agrícola e de vegetação nativa percam espaço para as áreas com solo impermeabilizado. Estudar alterações no uso do solo ao longo do tempo, focando nas áreas rurais, permite entender o processo de urbanização e os seus impactos na zonal rural. A área de estudo compreende a zona rural do Município de Campinas, SP. Para a análise do uso do solo, foram utilizadas imagens de alta resolução (satélite WorldView 2, resolução de 0,5 m) do ano de 2014, que foram comparadas às imagens para o ano de 2012. Foram definidas as classes de uso do solo: corpo d'água (CA), vegetação herbácea (VH), vegetação arbórea (VA), área de silvicultura (AS), área de lavouras (AL), solo exposto (SE) e área urbanizada (AU). A análise das imagens por interpretação visual revelou que as classes VA (231 ha), SE (251 ha) e AU (67 ha) aumentaram 3,79%, 58,25% e 3,20%, respectivamente. Esses aumentos ocorreram principalmente em antigas áreas de VH, classe que teve sua área reduzida em 448 ha, ou seja, diminuiu 2%. O avanço sobre as áreas anteriormente identificadas como VH e AL deu-se principalmente por SE, possivelmente utilizado para loteamentos ou obras de infraestrutura, como estradas. O crescimento de VA sugere abandono de áreas e regeneração da vegetação.

Dinâmica da agricultura anual no município de Paragominas-PA nos anos de 2008 e 2014.

A expansão da agricultura no município de Paragominas-PA por meio de atividades antrópicas com incentivo de programas do governo (Pará Rural), proporciona investimentos e políticas agrícolas para aproveitamento das áreas desmatadas visando à sustentabilidade na produção de grãos. Este trabalho teve como objetivo avaliar a dinâmica da agricultura anual por meio de produtos e técnicas de sensoriamento remoto. Os resultados mostraram mudanças na paisagem, com manutenção e introdução de significativas áreas destinadas ao cultivo e produção de grãos entre os anos de 2008 e 2014.

Avaliação temporal de sistemas pecuários usando o Índice de Vegetação NDVI derivado de imagens Landsat.

A pecuária é responsável por mais de 6% do Produto Interno Bruto. Manejos pecuários têm sido estudados para buscar meios mais eficientes de produção. Nosso objetivo neste trabalho foi avaliar o efeito de sistemas pecuários sobre o índice de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), para indicar os sistemas mais produtivos em temos de forragem. Duas áreas de produção de gado de corte e uma de gado de leite, localizadas na Embrapa Pecuária Sudeste (São Carlos, SP), foram avaliadas no período de abril de 2013 a agosto de 2015. Na área 1, os maiores valores de NDVI ocorreram no sistema integração lavoura-pecuária-floresta em todos os períodos. Os sistemas integrado pecuária-floresta e intensivo apresentaram valores similares, principalmente nos períodos de seca. Nas situações em que a cobertura principal eram as pastagens foi possível, na maior parte do tempo, separar os sistemas mais produtivos (intensivos) do sistema menos vigoroso (extensivo). Na área 2, o sistema intensivo e de alta lotação animal apresentou os maiores valores de índices de vegetação ao longo de todos os períodos avaliados e foi o mais produtivo. Na área 3, os sistemas de produção intensivo em recuperação e intensivo irrigado apresentaram os maior valores de NDVI na maior parte dos período avaliados, o que indica maior produtividade desses sistemas. De acordo com os resultados obtidos, séries temporais de NDVI têm o potencial de discriminar, entre os sistemas pecuários de produção não integrados, os sistemas mais produtivos (intensivos) dos sistemas menos produtivos (extensivos), principalmente nos períodos de seca.

Delimitação de bacias hidrográficas utilizando modelo digital de terreno gerado a partir de mapas topográficos e imagens de alta resolução espacial.

O objetivo deste trabalho foi gerar um modelo digital de terreno (MDT) e delimitar sub-bacias hidrográficas na área de estudo do projeto ?Sustentabilidade, competividade e valoração de serviços ecossistêmicos da heveicultura em São Paulo com uso de geotecnologias? (GeoHevea). O MDT foi gerado em ambiente de sistema de informações geográficas (SIG) a partir de cartas topográficas digitais e de imagens de alta resolução espacial. Os arquivos vetoriais relativos a curvas de nível, pontos cotados, rede hidrográfica e corpos d?água foram obtidos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Os arquivos da rede hidrográfica e dos corpos d?água do IBGE foram editados manualmente no SIG ArcGIS 10.3, tomando como base ortofotos da Empresa Paulista de Planejamento Metropolitano S/A (Emplasa). Na geração do MDT, foi utilizado o interpolador Topo to Raster do ArcGIS. Na delimitação das sub-bacias foi utilizada a extensão ArcHydro Tools no ArcGIS. Os resultados obtidos demonstraram que a rede hidrográfica digital das folhas topográficas disponibilizadas pelo IBGE necessita de ajustes. O MDT gerado pelo interpolador Topo to Raster apresentou menos rugosidades que o modelo digital de elevação (MDE) do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). A metodologia empregada neste estudo pode ser aplicada a outras regiões do Estado de São Paulo para a geração de MDTs. A delimitação das bacias hidrográficas da área de estudo do projeto GeoHevea identificou quatro sub-bacias: do Ribeirão Santa Bárbara, do Ribeirão dos Ferreiros ou das Oficinas, do Ribeirão São Jerônimo e do Córrego da Arribada.

Comparação entre imagens Aster e Landsat 7 na classificação de níveis de degradação de pastagens utilizando redes neurais artificiais.

O presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o melhor resultado foi alcançado com a utilização das 9 bandas do Aster (30m) como variáveis discriminantes, que também permitiu uma melhor discriminação dos níveis de degradação das pastagens considerados. Este resultado é atribuído à melhor resolução espectral desta composição de imagem quando comparada às demais. Dentre as classes consideradas, a pastagem no nível de degradação muito forte foi a que apresentou o maior erro de classificação, em todas as composições, sendo bastante confundida com a pastagem no nível de degradação forte.

ESTUDO DO CONFORTO TÉRMICO EM AMBIENTE TROPICAL

Este artigo tem por objetivo verificar as temperaturas da superfície intraurbana por meio de imagens térmicas do satélite Landsat 7 em cidade de médio porte e avaliar o conforto térmico no interior de moradias com diferentes padrões construtivos.Presidente Prudente, cidade escolhida para estudo, localiza-se no oeste do Estado de São Paulo/Brasil, próxima ao trópico de Capricórnio, entre os paralelos de 22º 07’ de latitude sul e entre os meridianos de 51o 23’ de longitude oeste.Para verificar a temperatura da superfície intraurbana foram utilizadas imagens do canal do infravermelho termal (canal 6) do satélite Landsat-7, com resolução espacial de 60 metros.Para a análise do conforto térmico foram registradas a temperatura e a umidade relativa do ar em ambientes internos, de moradias com diferentes padrões construtivos em dois pontos localizados na área urbana e um na área rural do município.Os resultados mostraram que as imagens de satélite são importantes para se verificar as diferenças de temperaturas da superfície intraurbana e o desconforto térmico foi significativo no interior da moradia que se utilizou de materiais construtivos inadequados coincidindo com as áreas de maior temperatura dos alvos detectadas por meio da imagem de satélite.

Analysis of spatial variation of tree heights in an urban area using LiDAR data.

Estimating with greater precision and accuracy the height of plants has been a challenge for the scientific community. The objective this study is to evaluate the spatial variation of tree heights at different spatial scales in areas of the city of Recife, Brazil, using LiDAR remote sensing data. The LiDAR data were processed in the QT Modeler (Quick Terrain Modeler v. 8.0.2) software from Applied Imagery. The TreeVaW software was utilized to estimate the heights and crown diameters of trees. The results obtained for tree height were consistent with field measurements.

Field-oriented assessment of agricultural crops through temporal segmentation of modis VI data.

Monitoring agricultural crops constitutes a vital task for the general understanding of land use spatio-temporal dynamics. This paper presents an approach for the enhancement of current crop monitoring capabilities on a regional scale, in order to allow for the analysis of environmental and socio-economic drivers and impacts of agricultural land use. This work discusses the advantages and current limitations of using 250m VI data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) for this purpose, with emphasis in the difficulty of correctly analyzing pixels whose temporal responses are disturbed due to certain sources of interference such as mixed or heterogeneous land cover. It is shown that the influence of noisy or disturbed pixels can be minimized, and a much more consistent and useful result can be attained, if individual agricultural fields are identified and each field's pixels are analyzed in a collective manner. As such, a method is proposed that makes use of image segmentation techniques based on MODIS temporal information in order to identify portions of the study area that agree with actual agricultural field borders. The pixels of each portion or segment are then analyzed individually in order to estimate the reliability of the temporal signal observed and the consequent relevance of any estimation of land use from that data. The proposed method was applied in the state of Mato Grosso, in mid-western Brazil, where extensive ground truth data was available. Experiments were carried out using several supervised classification algorithms as well as different subsets of land cover classes, in order to test the methodology in a comprehensive way. Results show that the proposed method is capable of consistently improving classification results not only in terms of overall accuracy but also qualitatively by allowing a better understanding of the land use patterns detected. It thus provides a practical and straightforward procedure for enhancing crop-mapping capabilities using temporal series of moderate resolution remote sensing data.

Detecting outliers and asserting consistency in agriculture ground truth information by using temporal VI data from modis.

Collecting ground truth data is an important step to be accomplished before performing a supervised classification. However, its quality depends on human, financial and time ressources. It is then important to apply a validation process to assess the reliability of the acquired data. In this study, agricultural infomation was collected in the Brazilian Amazonian State of Mato Grosso in order to map crop expansion based on MODIS EVI temporal profiles. The field work was carried out through interviews for the years 2005-2006 and 2006-2007. This work presents a methodology to validate the training data quality and determine the optimal sample to be used according to the classifier employed. The technique is based on the detection of outlier pixels for each class and is carried out by computing Mahalanobis distances for each pixel. The higher the distance, the further the pixel is from the class centre. Preliminary observations through variation coefficent validate the efficiency of the technique to detect outliers. Then, various subsamples are defined by applying different thresholds to exclude outlier pixels from the classification process. The classification results prove the robustness of the Maximum Likelihood and Spectral Angle Mapper classifiers. Indeed, those classifiers were insensitive to outlier exclusion. On the contrary, the decision tree classifier showed better results when deleting 7.5% of pixels in the training data. The technique managed to detect outliers for all classes. In this study, few outliers were present in the training data, so that the classification quality was not deeply affected by the outliers.

Supporting land use change modelling with automated monitoring of land use dynamics in the La Plata River Basin.

2008

Avaliação da dinâmica do uso e cobertura da terra na bacia hidrográfica de contribuição para o reservatório de Barra Bonita - SP.

A interferência antrópica no ambiente ocorre de forma muito dinâmica e para acompanhá-la é preciso dispor de tecnologias eficientes, dentre as quais se destaca o sensoriamento remoto. Neste sentido, o presente estudo teve como propósito avaliar a dinâmica do uso e cobertura da terra na bacia hidrográfica de contribuição para o reservatório de Barra Bonita com aproximadamente 19.164,43 km2, situada no interior do Estado de São Paulo, mais especificamente, entre as coordenadas geográficas 21° 54? 20?? e 23° 57? 26?? Sul e 46° 39? 27?? e 48° 34? 52?? Oeste. Para tal foram utilizadas imagens dos sensores TM - Landsat 5 e ETM+ - Landsat7 referentes à 1990 e 2002, respectivamente. Estas imagens foram processadas utilizando o Spring 3.6 e aplicando uma classificação supervisionada. O classificador utilizado foi do tipo por regiões, sendo o método denominado Bhattacharya Distance com um limiar de aceitação de 90%. Desta forma foram obtidos os mapas de uso e cobertura da terra para 1990 e 2002, a partir dos quais foi possível calcular a área para 11 classes de uso e cobertura da terra e verificar as alterações ocorridas ao longo deste período. Utilizando o banco de dados SIDRA do IBGE foi possível obter dados de Produtividade Agrícola Municipal (PAM), de área plantada (em hectares), para culturas permanentes e temporárias da bacia em estudo, para os anos de 1990 a 2002. Os resultados desta fase foram importantes para confirmar as tendências observadas nos mapas de uso e cobertura da terra, obtidos em fase anterior. Neste trabalho foi possível identificar ainda locais próximos ao reservatório de Barra Bonita onde o uso inadequado da terra torna-se fonte de poluição difusa dos afluentes do reservatório de Barra Bonita. Estes locais foram georreferenciados em campo, fotografados e identificados no mosaico de imagens de 2002, fortalecendo a discussão dos resultados obtidos. Os resultados mostram que se trata de uma bacia bastante antropizada, onde medidas de planejamento devem ser tomadas no sentido de mitigar o processo de degradação ambiental.

MORTALIDADE POR CÂNCER NO ESTADO DE MATO GROSSO DO SUL, BRASIL, NO PERÍODO DE 1998 A 2007

Atualmente, as ferramentas de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento vêm sendo cada vez mais utilizadas em estudos ambientais, socioeconômicos e de eventos relacionados à saúde de forma geral. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi analisar a variação geográfica e as tendências temporais da mortalidade por neoplasias malignas no Estado de Mato Grosso do Sul, no período de 1998 a 2007, com o auxílio do geoprocessamento. Os dados de mortalidade foram obtidos a partir do Sistema de Informação de Mortalidade (SIM), disponíveis na Internet. Como produtos sínteses foram gerados mapas temáticos. Na análise de causas de óbitos no período de 1998 a 2007, observou-se que as neoplasias ocupavam o 3º lugar como causas de mortes, correspondendo a 13,78 % das mesmas No referido período, a neoplasia maligna da traquéia, brônquios e pulmões foi a que mais causou óbitos (12%), seguido do câncer de estômago (8,87%). Os cânceres próprios de cada gênero também estão presentes com alta mortalidade, como o câncer de próstata (14,48%) e da traquéia, brônquios e pulmões (14,06%) no sexo masculino e os de mama (13,76%) e colo uterino (7,45%) no sexo feminino. As 10 topografias de maior mortalidade correspondem a 64 % de todas as mortes por câncer. Arcgis � o0�X߬ue apresentavam o mesmo conteúdo, com formas de representação diferenciadas, visando avaliar a sua comunicação cartográfica. São apresentados os resultados de análises realizadas por 20 indivíduos selecionados (alunos, professores e não estudantes) que indicaram quais mapas eram mais legíveis em termos de clareza, simplicidade e objetidade de conteúdo.